请将上述代码中的线性核函数变为高斯核函数

时间: 2023-09-07 21:05:01 浏览: 35
### 回答1: 将SVC模型的kernel参数从'linear'改为'rbf'即可将线性核函数变为高斯核函数,修改后的代码如下: ``` import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载Excel表格数据 path = "D:\Documents\Desktop\SVM试验数据库.xlsx" data = pd.read_excel(path) # 选择特征列和目标列 X = data.iloc[:, 1:6].values y = data.iloc[:, 6].values y = (y == 3) * 1 # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 创建SVM分类器并训练模型 svc_clf = SVC(kernel='rbf',C=1e9) # 将kernel参数改为'rbf' svc_clf.fit(X_scaled, y) # 画出SVM分类器的决策边界和训练数据的散点图 def plot_svc_decision_boundary(svm_clf, xmin, xmax, sv=True): x0 = np.linspace(xmin, xmax, 200) x1 = np.linspace(xmin, xmax, 200) xx, yy = np.meshgrid(x0, x1) X = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()] y_pred = svm_clf.predict(X).reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, y_pred, cmap=plt.cm.brg, alpha=0.2) if sv: svs = svm_clf.support_vectors_ plt.scatter(svs[:, 0], svs[:, 1], s=180, facecolors='none', edgecolors='k') plt.xlim(xmin, xmax) plt.ylim(xmin, xmax) plt.figure(figsize=(6, 4)) plot_svc_decision_boundary(svc_clf, -2, 2.5) plt.plot(X_scaled[:, 0][y == 1], X_scaled[:, 1][y == 1], 'bs') plt.plot(X_scaled[:, 0][y == 0], X_scaled[:, 1][y == 0], 'ys') plt.axis([-2, 2.5, -2, 2]) plt.show() ``` 修改后的代码中,plot_svc_decision_boundary函数也进行了相应的修改,以适应高斯核函数的情况。 ### 回答2: 要将上述代码中的线性核函数变为高斯核函数,我们需要引入高斯核函数的数学表达式和相应的参数。 高斯核函数(Gaussian Kernel)是一种常用的非线性核函数,其数学表达式为: 𝑘(𝑥,𝑥′)=𝑒𝑥𝑝(−(‖𝑥−𝑥′‖²)/(2𝜎²)) 其中,𝑥和𝑥′分别表示两个样本点,‖𝑥−𝑥′‖表示两个样本点之间的欧氏距离,𝜎表示高斯核函数的参数,用来调节高斯分布的宽度。 在代码中,我们需要将线性核函数的部分替换为高斯核函数的计算: ```python def gaussian_kernel(X, xi, sigma = 1.0): m = X.shape[0] # 样本个数 n = X.shape[1] # 特征维度 K = np.zeros(m) # 高斯核矩阵初始化 for i in range(m): diff = X[i] - xi K[i] = np.exp(-np.dot(diff, diff) / (2 * sigma ** 2)) return K ``` 其中,参数sigma用于调节高斯核函数的分布宽度。通过计算样本点与其他样本点之间的欧氏距离,并将其代入高斯核函数的数学表达式中,即可得到样本点之间的高斯核矩阵。 这样,我们就成功将线性核函数变为高斯核函数,并通过调节sigma参数可以灵活地调节高斯核函数的宽度,以适应不同的数据分布特点。 ### 回答3: 要将代码中的线性核函数变为高斯核函数,我们需要将核函数的定义进行修改。以高斯核函数为例,其数学表达式为:K(x,y) = exp(-gamma * ||x-y||^2),其中gamma为高斯核函数的一个参数。 我们可以对原有代码进行修改,在核函数的定义中加入高斯核函数的计算方式。具体步骤如下: 1. 导入高斯核函数所需的库:from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel 2. 修改核函数的定义: - 将原来的核函数定义部分注释掉,例如:# clf = SVC(kernel='linear') - 添加新的核函数定义,例如:clf = SVC(kernel=rbf_kernel, gamma=0.5) 3. 运行程序,观察模型训练和预测的效果。 以上是将线性核函数变为高斯核函数的基本步骤。需要注意的是,高斯核函数的性能在很大程度上依赖于gamma参数的选择,不同的gamma值可能会对结果产生很大的影响。因此,在实际使用中,我们需要对gamma进行适当的调参,以达到最优的效果。

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