SVC 普通建模 3. 网格搜索 + SVC 小结 所谓调参,就是遍历各种超参数的可能组合,然后找出效果最好的组合。 图源:Dylan Ler 这种行为也被称为“炼金”,所以调参也被称为“炼金术”。 实不相瞒,参数调的好,有时候还真能大幅改进模型的性能(参考本文例子)。 “炼金术”中,交叉验证 + 网格搜索 GridSearchCV ...
下面我介绍几种调参的方法: 回到顶部 1:穷举式的网格搜索 sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷举是的网格搜索,其实这种方法是很简单的。下面是使用交叉验证来进行网格搜索的一个例子: fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split, GridSearchCVfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.met...
当然还可以用SVC类,使用SVC(C = 1, kernel = ‘linear’), 但是比较慢,尤其是在比较大训练,所以一般不被推荐,另外选择是使用SGDCLassifier类,即SGDCLassifier(loss = 'hinge', alpha = 1/(m * c))它应用了随机梯度下降来训练一个线性SVM分类器。尽管它不会和LinearSVC一样快速收敛,但是对于处理那些不适合放...
from sklearn.svm import SVC # "Support vector classifier" #支持向量机分类器 model = SVC(kernel='linear', C=1E10) model.fit(X, y) 1. 2. 3. 构造出支持向量机 def plot_svc_decision_function(model, ax=None, plot_support=True): """Plot the decision function for a 2D SVC""" if a...
NuSVC和NuSVC可以手动调节支持向量的数目,其他参数都与最常用的SVC和SVR一致。注意OneClassSVM是无监督的类。 除了本身所带的类之外,sklearn还提供了直接调用libsvm库的几个函数。Libsvm是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的英文的SVM库,它提供了大量SVM的底层计算和参数...
使用sklearn的SVC类来初始化SVM模型,并设置默认参数。 python from sklearn.svm import SVC # 初始化SVM模型,使用默认参数 model = SVC(kernel='rbf') 4. 使用训练集训练SVM模型 使用训练集对SVM模型进行训练。 python # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) 5. 调整SVM的参数,重新训练模型,并评估性...
复合调参# 管道可以用来连接多个操作,比如特征选择+模型训练,数据处理+模型训练等等。如果这些操作也有参数可调,可以用 GridSearchCV 对它们一起调参 fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest, chi2, f_classiffromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_...
正式进入网格搜索阶段，通过设定SVC的两个关键参数，执行搜索。在数据集相对简单的情况下，搜索耗时较短。最终找到的最优模型参数显著提升了模型性能，训练与预测准确率均大幅提高，几乎达到100%。总结，调参是提升模型性能的关键步骤，而GridSearchCV是实现这一目标的有效工具。通过合理设置超参数，可以显著...
这是机器学习构建出模型并初步评估之后下一个步骤:调参。网格搜索属于一种方法,暴力穷举类型。 以SVM支持向量机为例,预定义好一些超参,让算法寻找最佳组合。使用到GridSearchCV函数。 # 网格搜索调优超参数,支持向量机模型pipe_svc = make_pipeline(Standard...
SVC参数解释 (1)C:目标函数的惩罚系数C,用来平衡分类间隔margin和错分样本的,defaultC=1.0; (2)kernel:参数选择有RBF,Linear,Poly,Sigmoid,默认的是"RBF";(3)degree:ifyou choose'Poly'inparam2,thisis effective,degree决定了多项式的最高次幂;(4)gamma:核函数的系数('Poly','RBF'and'Sigmoid'),默认是ga...