from sklearn.svmimportSVCmodel=SVC(kernel='rbf',probability=True)param_grid={'C':[1e-3,1e-2,1e-1,1,10,100,1000],'gamma':[0.001,0.0001]}grid_search=GridSearchCV(model,param_grid,n_jobs=8,verbose=1)grid_search.fit(train_x,train_y)best_parameters=grid_search.best_estimator_.get_...
LdSvmModelParameters.OutputType 属性 参考 反馈 本文内容 定义 适用于 定义 命名空间: Microsoft.ML.Trainers 程序集: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll 包: Microsoft.ML v1.6.0 C# 复制 public Microsoft.ML.Data.DataViewType OutputType { get; } 属性值 DataViewType 适用于 产品版本...
LinearRegressionModelParameters LinearSvmTrainer LinearSvmTrainer.Options LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> LogLoss LsrDecay LsrDecay.LearningRateSchedulerItem MaximumEntropyModelParameters MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel> ModelParametersBase<TOutput> ...
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> LdSvmModelParameters LdSvmModelParameters 属性 InputType OutputType LdSvmTrainer LdSvmTrainer.Options LearningRateScheduler LinearBinaryModelParameters LinearModelParameters LinearModelParameterStatistics LinearMulticlassModelParameters ...
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>. OptionsBase LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> LdSvmModelParameters LdSvmModelParameters Proprietà LdSvmTrainer LdSvmTrainer.Options LearningRateScheduler LinearBinaryModelParameters LinearModelParameters LinearModelParameterStatistics LinearMulticlassMod...
这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优parameters={'svc__C':[1,5,10,50]}grid=GridSearchCV(model,param_grid=parameters,cv=3)%timegrid.fit(Xtrain,ytrain)print(grid.best_params_) part3: 使用训练好的SVM做预测 model=grid.best_estimator_yfit=model.predict(Xtest)modelyfit...
append(float(lineArr[2])) #添加标签 return dataMat,labelMat """ 函数说明:随机选择alpha Parameters: i - alpha m - alpha参数个数 Returns: j - """ def selectJrand(i, m): j = i #选择一个不等于i的j while (j == i): j = int(random.uniform(0, m)) return j """ 函数说明:...
model.Parameters参数意义从上到下依次为: -s svm类型:SVM设置类型(默认0) -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) -d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) -g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数) ...
-Parameters: 一个5 x 1的矩阵,从上到下依次表示: -s SVM类型(默认0); -t 核函数类型(默认2) -d 核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3); -g 核函数中的r(gamma)函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数);
model=svm.SVC() grid_model=GridSearchCV(model,parameters,cv=10,return_train_score=True) grid_model.fit(X_train,y_train) # 用测试集做预测 pred_label=grid_model.predict(X_test) print('准确率: ',metrics.accuracy_score(pred_label,y_test)) ...