SVC():要进行调优的SVM模型。 param_grid:超参数网格。 refit=True:找到最佳参数后,使用整个数据集重新训练模型。 verbose=2:输出详细信息。 cv=5:使用5折交叉验证。 grid_search.fit(X, y):对数据X和目标y进行网格搜索和交叉验证,找到最佳参数。 4. 打印最佳参数和分类报告 fromsklearn.metricsimportclassifica...
GridSearchCV 是一种超参数搜索算法,它通过遍历给定的参数组合来寻找最佳的超参数配置。在进行超参数调优时,常常使用 GridSearchCV 来搜索最佳的参数组合。 如何在 Python 中使用 GridSearchCV 进行 SVM 超参数调优? 首先,我们需要导入必要的库和数据集:
我正在调优支持向量机，使用for循环在超参数的空间范围内搜索。学习到的svm模型包含以下字段 ...