1、调惩罚参数C 1#SVR调参2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_score3fromsklearn.svmimportSVR45#调C参数6ScoreAll =[]7param_range = [0.0001,0.001,0.01,0.1,1.0,10.0,100.0,1000.0]8foriinparam_range:9svr = SVR(kernel='rbf', C=i)10score = cross_val_sco...
我的SVR模型代码为: SVR( kernel='rbf',C=0.01) 1. 我首先怀疑的是,核函数没有选择好,于是我又改用了其它的核函数,结果如下图: **可以看到的是,结果都不好,预测值几乎都相同。**说明,核函数并不是影响值相同的因素。 3. 思考方向2:C值 排除掉核函数后,就只剩下为数不多可以影响结果的模型参数,其中...
综上所述,SVR的调参范围如下所示: 1. C参数的取值范围为[0.1, 10]; 2. epsilon参数的取值范围为[0.01, 0.1]; 3. kernel参数一般选择默认的rbf核函数; 4. gamma参数的取值范围为[0.1, 1]; 5. shrinking参数可以根据数据集的大小选择相应的取值。 当然,以上只是一些建议的范围,具体的取值还需要根据实际情况...
model=SVR(kernel='rbf')model.fit(X,y) 1. 2. 模型调参 SVR算法有一些重要的参数需要调参,包括kernel、C和epsilon。我们可以通过交叉验证来选择最佳的参数值。在这里,我们以C为例进行调参: fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV params={'C':[0.1,1,10,100]}grid=GridSearchCV(SVR(kernel='rbf'...
scatter(x[svr_rbf.support_], y[svr_rbf.support_], s=200, c='r', marker='*', label='RBF Support Vectors', zorder=10) plt.legend(loc='lower left') plt.title('SVR', fontsize=16) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.grid(True) plt.tight_layout(2) plt.show() 2.SVR调参 ...
调参 代码语言:javascript 复制 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200, class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape=None,random_state=None) 下面部分引用自https://blog.csdn.net/...
6.5 试述高斯核 SVM 与 RBF 神经网络之间的联系。 SVM 的确与神经网络有密切联系:若将隐层神经元数设置为训练样本数,且每个训练样本对应一个神经元中心,则以高斯径向基函数为激活函数的RBF网络恰与高斯核SVM的预测函数相同。(p145《休息一会儿》) 另外: ...
3)在选择核函数时,如果线性拟合不好,一般推荐使用默认的高斯核'rbf'。这时我们主要需要对惩罚系数C和核函数参数γγ进行艰苦的调参,通过多轮的交叉验证选择合适的惩罚系数C和核函数参数γγ。 4)理论上高斯核不会比线性核差,但是这个理论却建立在要花费更多的时间来调参上。所以实际上能用线性核解决问题我们尽量使...
linspace(-5, 15, 11) aRRMSE_1 = [] for i in gammas: for j in Cs: model = MSVR(kernel='rbf', gamma=i, epsilon=0.0001, C=j) model.fit(generator_X_train, generator_y_train) testPred = model.predict(generator_X_test) testMetric = aRRMSE(generator_y_test,testPred,generator_y...
最后,对比全变量集与特征集训练LS-SVR的误差精度,证明了特征集构建的有效性;对比遗传算法优化前后的误差,证明调参的必要性;对比RBF神经网络回归模型与LSSVR的误差,证明LS-SVR的评估效果更好。研究表明,本文所建模型的MAPE值都在10%以内,说明各个模型都取得了很好的预测效果,但相比之下LS-SVR模型的误差最低,评估...