支持向量机网格搜索调参代码
时间: 2023-02-07 11:01:57 浏览: 172
好的,这是一个使用 scikit-learn 库来进行支持向量机调参的示例代码:
```
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 设置参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001]}
# 创建支持向量机分类器
svm = SVC()
# 创建网格搜索对象
grid = GridSearchCV(svm, param_grid, verbose=3)
# 训练网格搜索模型
grid.fit(X_train, y_train)
# 获取最优参数
best_params = grid.best_params_
# 使用最优参数创建新的支持向量机分类器
svm = SVC(**best_params)
# 使用新的分类器在测试集上进行预测
predictions = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
```
在这里,我们使用了 scikit-learn 库中的 SVC 类来创建支持向量机分类器,并使用 GridSearchCV 类来进行网格搜索调参。我们设置了一个参数网格,其中包含我们希望调整的两个参数 `C` 和 `gamma`。然后,我们使用训练数据集来训练网格搜索模型,最后获取最优参数。我们使用这些最优参数来创建新的支持向量机分类器,并使用测试数据集来评估模型的准确率。
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