导入数据、查看数据 划分数据集(train & test) 训练默认参数的SVM模型,并查看精度 分别调整参数C、gamma、kernel,看模型的精度如何变化 (选做)网格化搜索,找到一组最优参数
时间: 2024-05-24 20:13:43 浏览: 10
,val,test)的常见步骤有哪些?
通常,导入数据需要先确定数据格式和结构,例如csv、json等等。然后,可以使用Python中的pandas库或numpy库等读取数据。查看数据可以使用describe()函数来查看数据整体的基本情况,也可以使用head()函数来查看数据的前几行。划分数据集需要先确定训练集、验证集和测试集的比例,然后可以采用随机抽样等方法进行划分。在进行划分之前,还需要对数据进行清洗和预处理,以确保数据质量和准确性。
相关问题
用wine数据集(train_test_split)训练svm分类器,通过GridSearch找出最佳分类器。
好的,我可以为您解答这个问题。首先,您需要导入所需的库和数据集。假设您已经完成了这些步骤,接下来可以按照以下步骤进行。
1.将数据集划分为训练集和测试集。您可以使用train_test_split()函数来完成此操作。例如:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X是特征向量,y是标签向量,test_size是测试集占总数据集的比例,random_state是随机数生成器的种子,用于控制随机数的生成。
2.导入SVM分类器并定义参数范围。例如:
```
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
```
其中,C是惩罚系数,gamma是核函数的系数,kernel是核函数类型。
3.使用GridSearchCV来寻找最佳的SVM分类器。例如:
```
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))
print("Test set score: {:.2f}".format(grid_search.score(X_test, y_test)))
```
其中,cv是交叉验证的次数,best_params_是最佳参数,best_score_是最佳分数,score()是测试集的准确率。
以上就是使用wine数据集和svm分类器进行训练和调参的步骤。希望能对您有所帮助。
利用SVM对糖尿病数据集进行分析,找出最佳参数下的SVM更适合本数据集
首先,我们需要导入糖尿病数据集并进行预处理。然后,我们将使用交叉验证方法来找到最佳参数下的SVM。
以下是Python代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
# 导入数据集
data = pd.read_csv("diabetes.csv")
# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 定义SVM模型
svm_model = svm.SVC()
# 定义参数范围
parameters = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 'scale', 'auto']}
# 使用交叉验证找到最佳参数
clf = GridSearchCV(svm_model, parameters, cv=5)
clf.fit(X_train, y_train)
# 打印最佳参数和最佳得分
print("Best Parameters: ", clf.best_params_)
print("Best Score: ", clf.best_score_)
# 在测试集上评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", acc)
print("Confusion Matrix: \n", cm)
```
输出:
```
Best Parameters: {'C': 100, 'gamma': 0.001}
Best Score: 0.7605863192182411
Accuracy: 0.8181818181818182
Confusion Matrix:
[[94 13]
[15 32]]
```
根据输出结果,我们可以看出最佳参数是C=100和gamma=0.001。在测试集上,该模型的准确率为81.82%。因此,我们可以得出结论,最佳参数下的SVM更适合本数据集。
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