python中的Sklearn模块里的支持向量机是用什么方法调节超参数
时间: 2024-06-10 08:10:00 浏览: 68
支持向量机回归的参数选择方法
Sklearn模块中的支持向量机可以使用Grid Search方法和Random Search方法来调节超参数。
Grid Search方法是指通过指定超参数的范围和步长,生成所有可能的超参数组合,并对每组超参数进行训练和评估,最终选择表现最好的超参数组合。
Random Search方法则是指随机选取一定数量的超参数组合进行训练和评估,最终选择表现最好的超参数组合。
Sklearn中的SVM模块提供了GridSearchCV和RandomizedSearchCV两个工具类,可以方便地进行超参数调节。
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