SVM调参

最新推荐文章于 2024-07-15 16:12:20 发布
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分类专栏： 西瓜书
【Python机器学习】SVM——调参
weixin_39407597的博客
01-11 1677
gamma参数用于控制高斯核的宽度，它决定了点与点之间“靠近”是指多大的距离，C参数是正则化参数，与线性模型类似，它限制了每个点的重要性(dual_coef_)。
sklearn svm 调参_sklearn中SVM调参说明
weixin_32821813的博客
01-12 2394
写在前面之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程(玄学)。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。常用核函数1.linear核函数:K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj2.polynomial核函数:K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r)d,d&g...
支持向量机高斯核调参小结
zdy0_2004的专栏
12-03 5552
http://www.cnblogs.com/pinard/p/6126077.html 　　　　在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中，高斯核(以下简称RBF)是最常用的，从理论上讲， RBF一定不比线性核函数差，但是在实际应用中，却面临着几个重要的超参数的调优问题。如果调的不好，可能比线性核函数还要差。所以我们实际应用中，能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数。如果
支持向量机（SVM）Python代码及调参方法——用支持向量机模型实现机器学习
qq_41698317的博客
07-15 5121
支持向量机（SVM）Python代码及调参方法——用支持向量机模型实现机器学习。支持向量机（SVM）是一种强大的分类技术，广泛应用于模式识别和机器学习问题中。它既可以用于分类也可以用于回归。下面我将详细介绍支持向量机的适用范围、原理、优点和缺点，并提供一个简单的Python实现示例。
SVM 调参策略
热门推荐
Wanda && Aidem
10-13 1万+
转自：SVM 调参策略：https://blog.youkuaiyun.com/u014484783/article/details/78220646 SVM 怎样能得到好的结果  1. 对数据做归一化（simple scaling）  2. 应用 RBF kernel  3. 用cross-validation和grid-search 得到最优的c和g  4. 用得到的最优c和g训练训练数据  5. 测试...
sklearn svm 调参_用 Grid Search 对 SVM 进行调参
weixin_31787335的博客
01-12 835
上一次用了验证曲线来找最优超参数。今天来看看网格搜索(grid search)，也是一种常用的找最优超参数的算法。网格搜索实际上就是暴力搜索：首先为想要调参的参数设定一组候选值，然后网格搜索会穷举各种参数组合，根据设定的评分机制找到最好的那一组设置。以支持向量机分类器 SVC 为例，用 GridSearchCV 进行调参：from sklearn import datasetsfrom sklea...
基于布谷鸟搜索算法的SVM调参优化1
08-03
支持向量机（SVM，Support ...综上所述，基于布谷鸟搜索算法的SVM调参优化策略结合了生物行为的智能优化思想，有效提升了参数选择的效率和模型的最终性能，特别适用于处理复杂优化问题，如在糖尿病预测等实际应用中。
SVM调参实例
huahuaxiaoshao的博客
01-03 6098
SVM调参实例 1.随机生成一些数据 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # use seaborn plotting defaults import seaborn as sns sns.set() # 随机生成一些数据 from sklearn...
SVM模型训练和调参
weixin_58222015的博客
02-05 3142
svm调参
python中SVM分类的参数
04-11
这里面有一些tmsvm的程序参数可供大家参考
sklearn svm 调参_SVM（Support Vector Machine）
weixin_39928801的博客
12-19 720
SVM是一种二元分类模型(当然它也可以处理回归问题)，它通过训练样本寻找分隔两类样本的最优决策边界(超平面)，使得两类样本距离决策边界的距离最远(例如H3)。其中距离决策边界最近的样本称为支持向量(即深色的苹果和香蕉)，支持向量所在的与决策平面平行的平面称为支撑平面(虚线)，支撑平面与决策平面的距离称为间隔(margin)，SVM寻找最优决策边界实际上就是要最大化(最大可信度)两个支撑平面的间隔(...
SVM原理与调参
thxiong1234的博客
03-30 4411
一、SVM基本原理：支持向量机（support vector machines）是一个二分类的分类模型（或者叫做分类器）。如图：它分类的思想是，给定给一个包含正例和反例的样本集合，svm的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：SVM的核心思想是尽最大努力使分开的两个类有最大间隔，这样才能使得分割有更高的可信度。如图所示：在这两个超平面...
sklearn中的SVM算法调参
weixin_41370083的博客
06-10 8736
目录 SVM相关知识点回顾 1.1. SVM与SVR 1.2. 核函数 sklearn中SVM相关库的简介 2.1. 分类库与回归库 2.2. 高斯核调参 2.2.1. 需要调节的参数 2.2.2. 调参方法：网格搜索 编程实现 这是《西瓜书带学训练营·实战任务》系列的第三篇笔记 1. SVM相关知识点回顾 1.1. SVM与SVR SVM分类算法 其原始形式是： 其中m为样本个数，我们的样本为(x1,y1),(x2,
机器学习（06）-SVM算法调参（基于sklearn）
blaank的博客
05-17 3365
SVM算法调参（基于sklearn）简介核函数参数理解惩罚系数正则化参数penalty损失函数多分类问题SVM分类算法SVM回归算法 简介 scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC。另一类是回归算法库，包括SVR， NuSVR，和LinearSVR 。 SVM和NuSVM区别仅仅在于对损失的度量方式不同，NuSVM...
机器学习之SVM调参实例
weixin_30788731的博客
09-28 1106
一、任务 这次我们将了解在机器学习中支持向量机的使用方法以及一些参数的调整。支持向量机的基本原理就是将低维不可分问题转换为高维可分问题，在前面的博客具体介绍过了，这里就不再介绍了。 首先导入相关标准库： %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy impo...
SVM参数调节
ITpfzl的博客
09-21 1363
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # use seaborn plotting defaults import seaborn as sns; sns.set() #支持向量基本原理 #将一个低维不...
使用SVM模型进行分类预测时的参数调整技巧
weixin_41643439的博客
03-12 8079
SVM是一种在小样本低维度下比较适用的非线性建模方法，相对比其他常用的算法（比如决策树），模型根据调参的好坏所表现的性能波动非常大。当我们决定使用SVM模型，模型的效果非常差，甚至还不如传统的线性模型的时候，很有可能使我们设置的参数范围不合理。数据分析 以下是一些个人的调参经验： 一：如何判断调参范围是否合理 正常来说，当我们参数在合理范围时，模型在训练集和测试集的准确率都比较高；当模型在训练...
Python 西瓜书机器学习支持向量机(SVM)
weixin_44056948的博客
09-15 1212
%matplotlib inline #为了在notebook中画图展示 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns; sns.set() #随机来点数据 #其中 cluster_std是数据的离散程度 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs X, y = make_b...
svm调参
最新发布
03-27
### 支持向量机 (SVM) 参数调节方法及技巧 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习工具，在实际应用中其性能高度依赖于参数的选择。以下是关于如何对 SVM 进行参数调整以优化模型性能的具体方法和技巧。 #### 1. 调整核函数 核函数决定了数据映射到高维空间的方式，因此选择合适的核函数对于提升模型性能至关重要。常见的核函数有线性核、多项式核、径向基核（RBF）、sigmoid 核等[^2]。 - **线性核**适用于特征数量远大于训练样本数的情况。 - **RBF 核**通常是一个通用选择，尤其当无法确定数据分布时。 - **多项式核**适合处理复杂的非线性关系，但计算成本较高。 可以通过交叉验证评估不同核函数的表现并选取最优者。 #### 2. 调节惩罚参数 \( C \) \( C \) 是控制误差项权重的超参数，它平衡了分类器的复杂度与错误容忍度。较大的 \( C \) 值会降低偏差但增加方差，可能导致过拟合；较小的 \( C \) 则可能欠拟合[^3]。 建议采用网格搜索法或随机搜索法结合 k 折交叉验证寻找最佳 \( C \)，例如： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100]} grid_search = GridSearchCV(SVC(kernel='linear'), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_C = grid_search.best_params_['C'] ``` #### 3. RBF 核中的 γ 参数 如果选择了 RBF 核，则需进一步调整 γ 参数。γ 控制着单个训练样例的影响范围，较大 γ 导致局部影响强而全局影响弱，反之亦然。合理设置 γ 可显著改善模型效果[^4]。 同样可以利用 `GridSearchCV` 来探索不同的 γ 和 \( C \) 组合： ```python param_grid_rbf = { 'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1], 'kernel': ['rbf'] } grid_search_rbf = GridSearchCV(SVC(), param_grid_rbf, cv=5) grid_search_rbf.fit(X_train, y_train) print(grid_search_rbf.best_params_) ``` #### 4. 数据预处理的重要性 为了使 SVM 更加有效，应确保输入数据经过标准化或归一化处理。这有助于消除因变量尺度差异带来的负面影响，特别是针对基于距离衡量的方法如 RBF 核[^1]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X_train) model = SVC(C=1., kernel='rbf') model.fit(X_scaled, y_train) ``` ---
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