:2]# 只取前两列特征用于可视化y=iris.target# 划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state
model = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42) 在此,使用SVC函数创建一个支持向量机模型对象。其中,kernel参数表示使用的内核类型,这里选择线性核;C参数控制正则化程度,这里选择1;random_state参数设置随机数生成器的种子,使得每次运行结果相同。 3.训练模型: model.fit(X_train, y_train) 使用模型对象...
我们通常将数据分为训练集和测试集,以便可以训练模型并在未见过的数据上做出评估。 # 分割数据集为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 20% 数据作为测试集 1. 2. 第四步:创建并初始化 SVC 模型 在这一步,我们会创建 SVC 模型。 #...
在支持向量机（SVC）中，random_state 的作用与随机数种子类似。通过使用随机数种子，我们可以确保每次生成的随机数序列一致。下面通过代码示例来具体说明 random_state 的功能。在第一段代码中，我们没有设置 random seed，因此每次运行时取到的随机数都不同。这些随机数取自1至100之间的10个整数，它们...
random_state与 random seed 作用是相同的。不仅 SVC 中有 random_state ，很多其它的模型也有，你可以...
SVC分类的对分类决策边界 importmglearnfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfromsklearn.svmimportLinearSVC X,Y=make_blobs(random_state=42) linear_svm=LinearSVC().fit(X,Y) mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],Y)...
svm = SVC(kernel='linear', probability =True, random_state=42) svm.C=1000#lr = LogisticRegression()#lr.C= 100best = Pipeline([('bow', bow),('svm',svm)]) best.fit(x_train, y_train)print"***Save***"joblib.dump(best,"classifier_rbm.pkl", compress=3)print"***Test***"y_tes...
result = result[result['group'] =='testing'] svc = SVC(C=0.0001, random_state=42) svc.fit(training_features, training_classes)assertnp.array_equal(result['guess'].values, svc.predict(testing_features)) 开发者ID:Puneet-Shivanand,项目名称:tpot,代码行数:13,代码来源:tests.py...
pca = PCA(n_components=150, whiten=True, random_state=42) svc = SVC(kernel='rbf', class_weight='balanced') model = make_pipeline(pca, svc)# 构建测试集和训练集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(faces.data, faces.target,...
X, y, test_size=0.25, random_state=42)# Compute a PCA (eigenfaces) on the face dataset (treated as unlabeled# dataset): unsupervised feature extraction / dimensionality reductionn_components =150pca = PCA(n_components=n_components, svd_solver='randomized', ...