grid_search.fit(train_x, train_y) best_parameters = grid_search.best_estimator_.get_params() for para, val in list(best_parameters.items()): print(para, val) model = SVC(kernel='rbf', C=best_parameters['C'], gamma=best_parameters['gamma'], probability=True) model.fit(train_x, t...
Parameters: [5x1 double] nr_class: 2 totalSV: 259%支持向量的数目 rho: 0.0514%b Label: [2x1 double]%classification中标签的个数 ProbA: [] ProbB: [] nSV: [2x1 double]%每类支持向量的个数 sv_coef: [259x1 double]%支持向量对应的Wi SVs: [259x13 double]%装的是259个支持向量 model.Pa...
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_...
# 它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优化;# 再拿下一个影响最大的参数调优,如此下去,直到所有的参数调整完毕。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...
% Train SVDD hypersphere using the optimal parameters cmd = ['-s 5 -t 2 ', '-c ', num2str(Best_pos(1,1)), ' -g ', ... num2str(Best_pos(1,2)), ' -q']; model = libsvmtrain(trainlabel, traindata, cmd); % Test
Parameters: [5x1 double] nr_class: 2 totalSV: 259 % 支持向量的数目 rho: 0.0514 % b Label: [2x1 double] % classification中标签的个数 ProbA: [] ProbB: [] nSV: [2x1 double] % 每类支持向量的个数 sv_coef: [259x1 double] % 支持向量对应的Wi ...
SVM Hyperparameters To see all model parameters that have already been set by Scikit-Learn and its default values, we can use theget_params()method: svc.get_params() This method displays: {'C': 1.0, 'break_ties': False, 'cache_size': 200, ...
"""2. 通过网格搜索寻找最优参数"""parameters={'gamma':np.linspace(0.0001,0.1),'kernel':['linear','poly','rbf','sigmoid'],}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 ...
私信TA向TA提问 hyper-parameters 超参数; [例句]The hyper-parameters are obtained easily by maximizing the marginal likelihood without resorting to expensive cross-validation technique. 而且模型的超参数都可以通过最大化边缘似然函数直接最优化得到,不需要使用到计算复杂的交叉验证技术。 00分享举报您...
-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);