将sklearn中的乳腺癌数据集的标准化,数据的PCA降维,以及支持向量机分类器定义为一个管道模型,针对建立的管道模型,对'parameters={"kernel":("linear",'rbf'), 'C':(0.1,1,10), 'gamma':(0.1,1,10)}'进行网格搜索(cv=6),d打印输出最优参数及最优分数
时间: 2023-12-23 11:02:08 浏览: 130
好的,我来解答您的问题。
首先,您需要导入相关的库和数据集,代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target
```
接下来,您可以定义一个管道模型,包括数据的标准化、PCA降维和支持向量机分类器,代码如下:
```python
# 定义管道模型
pipe = Pipeline([
('sc', StandardScaler()), # 数据标准化
('pca', PCA(n_components=2)), # PCA降维
('clf', SVC()) # 支持向量机分类器
])
```
然后,您可以使用网格搜索来寻找最优的模型参数,代码如下:
```python
# 定义搜索空间
parameters = {
"clf__kernel": ("linear", "rbf"),
"clf__C": (0.1, 1, 10),
"clf__gamma": (0.1, 1, 10)
}
# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(pipe, parameters, cv=6)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优参数及最优分数
print("Best parameters: %s" % grid_search.best_params_)
print("Best score: %0.3f" % grid_search.best_score_)
```
最后,您可以得到最优参数及最优分数的输出结果。
希望我的回答能够帮助到您!
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