修正以下代码param_grid = { 'c': [2, 3, 4, 5], 'm': [1.1, 1.2, 1.3, 1.4], 'error': [0.001, 0.005, 0.01], 'maxiter': [500, 1000, 1500] } # 初始化模型 cmeans = fuzz.cluster.cmeans # 使用网格搜索法 clf = GridSearchCV(cmeans, param_grid) # 模型训练 test_u, _, _, _, _, _= fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) print(clf.best_params_)
时间: 2024-01-11 19:02:09 浏览: 30
这段代码是使用模糊聚类算法对数据进行聚类,并使用网格搜索法寻找最佳的超参数组合。以下是修正后的代码:
```
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score
import skfuzzy as fuzz
# 定义超参数的取值范围
param_grid = {
'c': [2, 3, 4, 5],
'm': [1.1, 1.2, 1.3, 1.4],
'error': [0.001, 0.005, 0.01],
'maxiter': [500, 1000, 1500]
}
# 初始化模型
cmeans = fuzz.cluster.cmeans
# 使用网格搜索法寻找最佳超参数组合
clf = GridSearchCV(cmeans, param_grid)
# 模型训练
cntr, _, _, _, _, _ = clf.fit(train_X.T)
test_u, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=clf.best_params_['error'], maxiter=clf.best_params_['maxiter'])
test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0)
# 计算评估指标
test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions)
print("Best parameters: ", clf.best_params_)
print("Test accuracy: ", test_accuracy)
```
修正后的代码将使用 GridSearchCV 对超参数进行网格搜索,找到最佳的超参数组合后再进行模型训练和测试。同时,在测试时使用 `clf.best_params_` 中存储的最佳超参数值来计算测试集上的预测结果。最后,输出最佳超参数和测试准确率。