上述程序中的CrowSearchCV的代码
时间: 2024-05-12 11:12:47 浏览: 12
CrowSearchCV是一种基于Crowding Distance的高维优化算法,可以用于超参数优化。下面是使用CrowSearchCV进行超参数优化的示例代码:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from crowsearch import CrowSearchCV
# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义SVM模型
model = SVC()
# 定义超参数空间
params = {'C': [0.1, 1, 10],
'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'],
'degree': [2, 3, 4],
'gamma': ['scale', 'auto']}
# 定义CrowSearchCV对象
cv = CrowSearchCV(model, params, n_iter=50, verbose=1, cv=5, n_jobs=-1, scoring='accuracy')
# 在训练集上进行超参数搜索
cv.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型性能
y_pred = cv.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
在上述代码中,我们首先加载了一个经典的数据集iris,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们定义了一个SVM模型,并定义了超参数搜索空间。接下来,我们定义了一个CrowSearchCV对象,并指定了一些参数,例如迭代次数、打印信息的频率、交叉验证的折数等。最后,我们在训练集上调用fit方法进行超参数搜索,并在测试集上评估模型性能。
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