parameters = { 'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [0.1, 0.5,0.9,1,5], 'gamma': [0.001,0.01,0.1,1] } # 使用网格搜索,以及交叉验证 model = GridSearchCV(SVR(), param_grid=parameters, cv=3) model.fit(x_train, y_train)
时间: 2023-11-22 11:04:54 浏览: 42
这段代码是一个支持向量回归(SVR)模型的参数调优过程,使用了网格搜索和交叉验证的方法。其中,参数`kernel`和`C`是SVR模型的超参数,`gamma`参数用于控制核函数的变化,`param_grid`是一个字典类型的参数集合,包含了所有超参数的可能取值。`cv`参数表示交叉验证的折数,这里选择了3折交叉验证。最后,`model.fit(x_train, y_train)`是用训练数据集进行模型训练的过程。通过这个过程,可以得到最佳的超参数组合,从而得到最优的SVR模型。
相关问题
param_grid = {'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly', 'sigmoid'], 'nu': [0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 0.9], 'gamma': [0.01, 0.1, 1, 'scale', 'auto']}
这是一个支持向量机(SVM)的超参数网格搜索空间,其中包含了三个超参数:核函数(kernel)、nu值(nu)和gamma值(gamma)。具体来说,kernel参数指定了SVM所采用的核函数类型,包括线性核函数、径向基核函数、多项式核函数和sigmoid核函数。nu参数指定了支持向量机中的上限松弛变量,gamma参数指定了核函数的系数。这个超参数网格搜索空间中的值是在一定的范围内选取的,可以通过交叉验证等方式来选择最优的超参数组合。
代码解释model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
此代码创建了一个支持向量回归器(SVR)的实例,并指定了以下参数:
- kernel='rbf':使用径向基函数(RBF)作为核函数
- C=1e3:正则化参数,控制模型的复杂度和容错能力。C的值越大,表示模型越不容易出错,但可能过度拟合训练集。
- gamma=0.1:核函数的参数,控制模型的灵活性。gamma的值越大,表示模型越灵活,但可能过度拟合训练集。
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