高斯核函数最优参数的脚本

高斯核函数的参数可以使用交叉验证来确定。以下是一个Python脚本示例，使用网格搜索（Grid Search）来寻找最优参数：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 读取数据
X = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', usecols=(0,1))
y = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', usecols=(2,))

# 定义参数范围
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],
    'gamma': [0.1, 1, 10, 100]
}

# 定义SVR模型
svr = SVR(kernel='rbf')

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优参数
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))

在这个示例中，我们使用了SVR模型来进行回归。我们使用了交叉验证来评估模型性能，并使用网格搜索来寻找最佳参数。在这种情况下，我们使用了C和gamma作为参数，并将它们的值分别设置为[0.1, 1, 10, 100]和[0.1, 1, 10, 100]。网格搜索将会尝试所有可能的参数组合，并返回最佳参数组合。