sklearn网格搜索

"""网格搜索  通过不同参数组合尝试训练网络获得最优参数、最优模型
"""
import numpy as np
import sklearn.naive_bayes as nb
import matplotlib.pyplot as mp
import sklearn.svm as svm
import sklearn.model_selection as ms
import sklearn.metrics as sm# 加载数据
data = np.loadtxt("./multiple2.txt", delimiter=",")
x = data[:, :2].astype("float")
y = data[:, -1].astype("float")
print(x.shape, x.dtype)
print(y.shape, y.dtype)train_x, test_x, train_y, test_y = \ms.train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=7)# SVC probability 是否保存置信概率
model = svm.SVC(probability=True)# 设置网格参数
params = [{'kernel': ['linear'], 'C': [1, 10, 100, 1000]},{'kernel': ['poly'], 'C': [1], 'degree': [2, 3]},{'kernel': ['rbf'], 'C': [1, 10, 100, 1000], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001]}]# 网格搜索 确定最优超参数
model = ms.GridSearchCV(model, params, cv=5)model.fit(train_x, train_y)print(model.best_params_)   # 最优参数
print(model.best_score_)    # 最好得分
print(model.best_estimator_)

sklearn网格搜索相关推荐

sklearn网格搜索GridSearchCV得到各个评价指标的均值与方差
官网API:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html 下面 ...
数据挖掘原理与算法：机器学习-＞{[sklearn. model_selection. train_test_split]、[h2o]、[网格搜索]、[numpy]、[plotly.express]}
数据挖掘原理与算法:机器学习->{[sklearn. model_selection. train_test_split].[h2o].[网格搜索].[numpy].[plotly.expres ...
【Python-ML】SKlearn库网格搜索和交叉验证
# -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2018年1月18日 @author: Jason.F @summary: GridSearch网格搜索:同一模型下组合参 ...
11_模型的选择与调优,交叉验证,超参数搜索-网格搜索sklearn.model_selection.GridSearchCV
1.交叉验证交叉验证:为了让被评估的模型更加准确可信. 交叉验证:将拿到的数据,分为训练和验证集.以下图为例:将数据分成5份,其中一份作为验证集.然后经过5次(组)的测试,每次都更换不同的验证集.即 ...
sklearn GridSearchCV网格搜索案例与代码
文章目录准备数据网格搜索参数评估结果全部代码需要的包如下: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble impo ...
Sklearn专题实战——数据处理+模型构建+网格搜索+保存(提取)模型
文章目录 1.前言 2.数据处理 3.模型构建 3.1.支持向量机 3.2.决策树 3.3.逻辑回归 4.网格搜索寻找最优结果 5.保存模型+提取模型 1.前言针对Sklearn在前面已经通过代码实 ...
python机器学习库sklearn——参数优化（网格搜索GridSearchCV、随机搜索RandomizedSearchCV、hyperopt）
分享一个朋友的人工智能教程.零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python数据挖掘系列教程优化的相关的知识内容可以参 ...
机器学习之网格搜索调参sklearn
网格搜索网格搜索 GridSearchCV我们在选择超参数有两个途径:1凭经验:2选择不同大小的参数,带入到模型中,挑选表现最好的参数.通过途径2选择超参数时,人力手动调节注意力成本太高,非常不值得 ...
十四.K最近邻(KNN)原理和sklearn实现、网格搜索
目录 1.概述 2.算法流程 (1)计算距离 (2)选择最近邻点 (3)预测 3.KNN优化之KD树 (1)KD树之建树 (2)KD树之搜索 4.sklearn实现KNN (1)数据预处理 (2)预测 ...

sklearn网格搜索

sklearn网格搜索相关推荐

最新文章

热门文章