param_SVM = {'SVM__C': np.power(10.0, np.arange(-1.0, 4.0)), 'SVM__gamma': np.power(10.0, np.arange(-3.0, 1.0))}什么意思
时间: 2024-03-11 10:45:49 浏览: 109
SVM.zip_SVM分类_sklearn_支持向量机
这也是一个用于超参数调优的字典,其中包含了两个参数'SVM__C'和'SVM__gamma',分别对应着SVM模型的正则化参数C和核函数的宽度参数gamma。字典的值分别是两个数组,分别用于枚举正则化参数C和核函数宽度参数gamma的可选值。具体来说,正则化参数C的可选值为10的幂次方,从0.1到10000,步长为10倍。而核函数宽度参数gamma的可选值也是10的幂次方,从0.001到1,步长为10倍。这意味着我们可以在这些值中选择最优的超参数组合来训练SVM模型,从而得到最好的模型性能。同样,我们通常会使用交叉验证等技术来选择最优的超参数组合。
阅读全文