机器学习-分类-网格寻优

代码实现:

import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn.svm as svm
import sklearn.model_selection as ms
import sklearn.metrics as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建SVM的超参数集:

params = [{'kernel':['linear'], 'C':[1, 10, 100, 1000]},
          {'kernel':['poly'], 'C':[1], 'degree':[2, 3]},
          {'kernel':['rbf'], 'C':[1, 10, 100, 900, 1000], 'gamma':[1, 0.1, 0.01, 0.001]}]

data = pd.read_csv('C:/Users/81936/Desktop/balance.txt', delimiter=",")
data = np.array(data)
data1 = data[:, :-1]
data2 = data[:, -1]
data3 = []
for i in data2:
    if i==' R':
        data3.append(1)
    if i==' B':
        data3.append(2)
    if i==' L':
     

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