直接生成代码
时间: 2023-07-10 14:21:27 浏览: 54
好的,以下是Python代码实现您所描述的问题:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 假设您有10个特征和1个目标变量
# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 分离特征和目标变量
X = data.iloc[:,:-1]
y = data.iloc[:,-1]
# 定义SVR模型
svr = SVR()
# 定义参数范围
param_grid = {
'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'],
'gamma': [0.1, 0.5, 1]
}
# 定义评分指标
score = 'r2'
# 定义交叉验证
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)
# 定义网格搜索
gscv = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=cv, scoring=score)
# 进行网格搜索
gscv.fit(X, y)
# 输出最优参数
print("Best Parameters: ", gscv.best_params_)
# 输出最优评分
print("Best Score: ", gscv.best_score_)
# 计算RMSE、训练集和测试集上的R2分数以及CV分数
y_true, y_pred = y, gscv.predict(X)
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
r2_train = r2_score(y_true, y_pred)
r2_cv = np.mean(gscv.cv_results_['mean_test_score'])
# 将实验结果存储在DataFrame中
results = pd.DataFrame({'RMSE': [rmse], 'R2_train': [r2_train], 'R2_cv': [r2_cv]})
# 可视化实验结果
results.plot(kind='bar')
# 选择预测性能最好的模型
best_model = gscv.best_estimator_
# 简要描述最优模型特点
print("Best Model: ", best_model.kernel, "kernel with", best_model.gamma, "gamma value")
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你需要根据你的数据集和具体问题进行调整。