人工智能_机器学习069_SVM支持向量机_网格搜索_交叉验证参数优化_GridSearchCV_找到最优的参数---人工智能工作笔记0109

最新推荐文章于 2024-05-04 13:22:29 发布
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分类专栏： 深度/机器学习&爬虫 文章标签： 人工智能 机器学习 支持向量机 GridSearchCV 网格搜索 交叉验证
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lidew521/article/details/135073850
本文介绍了如何使用GridSearchCV进行支持向量机（SVM）的参数优化。通过网格搜索法，我们可以找到最佳的超参数组合，提升模型在交叉验证中的性能。内容涵盖Python表达式、可迭代对象以及对数空间中数列的生成，展示了机器学习中参数调优的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

然后我们再来说一下SVC支持向量机的参数优化,可以看到
这次我们需要,test_data这个是测试数据,容纳后
train_data这个是训练数据
 
这里首先我们,导出
import numpy as np
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首先下载Libsvm、Python和Gnuplot：l libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm (我自己用2.86版本)l python的主页http://www.python.org下载 python (我自己用2.5版本)l gnuplot的主页http://www....
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LIBSVM 是台湾大学林智仁( Chih-Jen Lin)教授开发的。 说明：本教程仅针对电脑为64位的计算机，如果是32位的计算机需要下载C语言编辑器进行手动编译。 1.下载libsvm ①下载地址在其官网：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 注意：这里需要右击“在新标签页中打开链接” ②解压安装包 2.安装libsvm ① 将解压好的文件夹粘贴到Matlab的安装路径下的toolbox中 ② 打开matlab设置工具箱 ③添加工具箱文件
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