r绘制线性向量机最优成本参数评估
时间: 2023-06-18 16:08:02 浏览: 40
线性支持向量机是一种机器学习算法,它可以用于分类和回归任务。在分类任务中,线性支持向量机的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的数据点分开。为了达到这个目标,我们需要通过调整成本参数来优化模型。
成本参数是一个正则化参数,它控制着分类错误的惩罚程度。当成本参数越大时,模型越倾向于正确分类每个数据点,这可能导致过拟合。相反,当成本参数越小时,模型容易出现欠拟合,因为它不太关注错误分类的数据点。
为了找到最优的成本参数,我们可以使用交叉验证方法。我们首先需要将训练数据分成 K 个不同的子集。然后,我们使用 K-1 个子集进行训练,并对剩余的子集进行测试。我们重复这个过程 K 次,每次使用不同的子集进行测试。最后,我们计算每次测试的平均误差,并选择具有最小误差的成本参数。
具体地,我们可以使用 GridSearchCV 函数来进行成本参数评估。这个函数可以自动地通过交叉验证寻找最优的成本参数。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
# 构造数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 2], [2, 1], [3, 3]])
y = np.array([1, 1, 1, -1, -1, -1])
# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100]}
# 定义模型
svc = SVC(kernel='linear')
# 使用 GridSearchCV 进行交叉验证
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优的成本参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
```
在这个例子中,我们使用了 GridSearchCV 函数来寻找最优的成本参数。我们定义了两个参数范围,C 和 gamma,分别代表成本参数和核函数参数。我们还定义了一个线性 SVM 模型,并使用 5 折交叉验证进行训练。最后,我们输出了最优的成本参数。