在SVM中,可以通过集成学习来调优超参数。例如,可以使用交叉验证将数据集划分为多个子集,然后针对每个子集训练一个SVM模型,并将它们的预测结果进行集成。集成学习可以减少模型的方差,提高模型的稳定性和泛化能力。 总结起来,支持向量机中超参数调优的方法与策略包括数据预处理、超参数选择、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化...
通过对不同超参数组合进行交叉验证,选择模型性能最好的超参数组合。 一种常用的调优方法是网格搜索(Grid Search)。网格搜索通过指定超参数的候选值范围,遍历所有可能的超参数组合,并计算每个组合的交叉验证准确率。最终选择准确率最高的超参数组合作为最优模型的超参数。 然而,网格搜索方法存在一个问题,即计算量较大...
fromsklearn.svmimportSVC# 定义参数网格 param_grid={'C':[0.1,1,10,100],'gamma':[1,0.1,0.01,0.001],'kernel':['rbf']} SVC:导入支持向量机分类模型。 param_grid:定义超参数网格。 C:正则化参数,控制模型的复杂度。较小的C值会使决策边界更平滑。