AI学习指南机器学习篇-支持向量机超参数调优

AI学习指南机器学习篇-支持向量机超参数调优

在机器学习领域中,支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种非常常用的监督学习模型。它通过寻找一个最优的超平面来进行分类和回归任务。然而,在实际应用中,我们通常需要对支持向量机模型中的超参数进行调优,以提高模型的性能和泛化能力。

本篇博客将重点介绍支持向量机模型中的超参数,包括惩罚参数C和核函数的参数,并探讨如何通过交叉验证等方法进行超参数调优。

支持向量机模型中的超参数

惩罚参数C

在支持向量机模型中,惩罚参数C用于平衡间隔边界的硬度和间隙中的误差。惩罚参数C越小,表示对误分类样本的容忍度越高,决策边界会更加平滑;惩罚参数C越大,表示对误分类样本的容忍度越低,决策边界会更加严格。

核函数的参数

支持向量机模型可以通过使用核函数来处理非线性分类问题。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核。不同的核函数具有不同的参数,比如多项式核可以通过指定多项式的阶数和常数项来调整模型的复杂度;高斯核可以通过指定高斯函数的宽度来调整模型的拟合能力。

超参数调优方法

网格搜索

网格搜索是一种常用的超参数调优方法。它通过遍历给定的超参数组合,结合交叉验证来评估模型性能,从而找到最优的超参数组合。下面是一个使用网格搜索进行惩罚参数C和高斯核的宽度调优的示例:

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target# 定义参数网格
param_grid = {"C": [0.1, 1, 10, 100], "gamma": [0.001, 0.01, 0.1, 1]}# 实例化支持向量机模型
svm = SVC()# 使用网格搜索进行超参数调优
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)# 输出最优参数组合和对应的得分
print("最优参数组合:", grid_search.best_params_)
print("最优得分:", grid_search.best_score_)

随机搜索

随机搜索是另一种常用的超参数调优方法。它通过在给定的超参数空间中进行随机采样,并结合交叉验证来评估模型性能,从而找到最优的超参数组合。下面是一个使用随机搜索进行惩罚参数C和多项式核的阶数调优的示例:

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform, randint# 定义参数分布
param_dist = {"C": uniform(loc=0, scale=100), "degree": randint(2, 6)}# 实例化支持向量机模型
svm = SVC(kernel="poly")# 使用随机搜索进行超参数调优
random_search = RandomizedSearchCV(svm, param_dist, n_iter=20, cv=5)
random_search.fit(X, y)# 输出最优参数组合和对应的得分
print("最优参数组合:", random_search.best_params_)
print("最优得分:", random_search.best_score_)

贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种基于贝叶斯推断的超参数调优方法。它通过建立对超参数和模型性能的概率模型,结合高斯过程来进行下一步超参数采样,从而找到最优的超参数组合。贝叶斯优化方法通常可以更快地找到最优的超参数组合。

总结

支持向量机模型中的惩罚参数C和核函数的参数是非常重要的超参数,它们直接影响模型的性能和泛化能力。在实际应用中,我们通常需要通过交叉验证等方法进行超参数调优,以提高模型的性能。网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是常用的超参数调优方法,每种方法都有其适用的场景和优缺点。在实际应用中,我们可以根据具体的问题和数据集选择合适的超参数调优方法,从而找到最优的超参数组合,提升支持向量机模型的性能和泛化能力。

希望本篇博客对支持向量机模型中的超参数调优有所帮助。祝愿大家在实陵应用中实现更加优秀的支持向量机模型。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/26730.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据赋能(118)——体系:数据收集——技术方法、主要工具

技术方法 数据收集的技术方法多种多样,以下是一些主要的技术手段: 网络爬虫:这是一种自动化程序,能够遍历互联网上的网页并提取所需信息。网络爬虫可以有效地收集大规模的结构化和非结构化数据,为后续的数据分析和挖…

【Go】使用Go语言实现AES CBC No Padding加密和解密

冷雨悄悄停吧 天真的心因为你 那管多风雨天仍和你一起 告诉你我其实多么的想你 其实我我真的爱着你 🎵 蒋明周《真的爱着你》 引言 高级加密标准(AES)是一种广泛使用的加密算法。它可以工作在多种模式下,最…

Cesium4Unreal - # 009 直接加载显示shapefile

文章目录 直接加载显示shapefile1 思路2 步骤2.1 下载shapelib2.2 添加依赖模块2.3 创建Actor2.3.1 MyShapeLoaderActor.h2.3.2 MyShapeLoaderActor.cpp2.3 蓝图代码直接加载显示shapefile 1 思路 在Unreal Engine中加载显示shapefile无非就是从shapefile中读取几何数据,并且…

【车载音视频电脑】嵌入式AI分析车载DVR,支持8路1080P

产品特点 采用H.265 & H.264编解码,节约存储空间、传输流量; 高分辨率:支持8路1080P*15FPS/4路1080P*30FPS、720P、D1等编解码; 支持1张SATA硬盘,取用方便,满足大容量存储要求; 支持1个…

ChatGPT中文镜像网站分享

ChatGPT 是什么? ChatGPT 是 OpenAI 开发的一款基于生成预训练变换器(GPT)架构的大型语言模型。主要通过机器学习生成文本,能够执行包括问答、文章撰写、翻译等多种文本生成任务。截至 2023 年初,ChatGPT 的月活跃用户…

神经网络介绍及教程案例

神经网络介绍及教程&案例 神经网络(Neural Networks)是机器学习和人工智能中的一种关键技术,模仿了人类大脑的工作方式,能够处理复杂的数据和任务。以下是神经网络的一些基础介绍: 基本概念 神经元(N…

12.实战私有数据微调ChatGLM3

实战私有数据微调ChatGLM3 实战私有数据微调ChatGLM3实战构造私有的微调数据集基于 ChatGPT 设计生成训练数据的 Prompt使用 LangChain GPT-3.5-Turbo 生成训练数据样例训练数据解析、数据增强和持久化存储自动化批量生成训练数据集流水线提示工程(Prompt Engineer…

OpenCV读取图片

import cv2 as cv # 读取图像 image cv.imread(F:\\mytupian\\xihuduanqiao.jpg) # 创建窗口 cv.namedWindow(image, cv.WINDOW_NORMAL) #显示图像后,允许用户随意调整窗口大小 # 显示图像 cv.imshow(image, image) cv.waitKey(0)import cv2 as cv srccv.imread(…

Java常用的设计模式,如单例模式、工厂模式、观察者模式等

设计模式是软件工程中的一种解决方案,用于应对常见的设计问题和挑战。它们提供了一种标准化的方式来解决设计难题,使代码更加灵活、可扩展和易于维护。 单例模式(Singleton Pattern) 概述 单例模式确保一个类只有一个实例&…

代码随想录算法训练营第37天 [ 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间 738.单调递增的数字 ]

代码随想录算法训练营第37天 [ 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间 738.单调递增的数字 ] 一、435. 无重叠区间 链接: 代码随想录. 思路&#xff1a;更新区间的值 做题状态&#xff1a;看解析后做出来了 class Solution { public:static bool cmp(vector<int>…

Java——LinkedList

1、链表 1.1 链表的概念及结构 链表在逻辑层面上是连续的&#xff0c;在物理层面上不一定是连续的 链表结构可分为&#xff0c;单向或双向、带头或不带头、循环或非循环&#xff0c;组合共计8种 重点&#xff1a;无头单向非循环链表、无头双向链表 1.2 模拟实现无头单向非…

拥抱开源,构建未来:王嘉树与 TDengine 的开源之旅

在当代的技术浪潮中&#xff0c;开源文化不仅催生了无数创新技术&#xff0c;也为广大技术爱好者提供了一个展示才华、相互学习的平台。我们今天采访到的这位北京邮电大学电子工程学院的研究生&#xff0c;就是在这样的背景下&#xff0c;通过开源活动不断探索、学习并实现自我…

数据分析常用6种分析思路(下)

作为一名数据分析师&#xff0c;你又没有发现&#xff0c;自己经常碰到一些棘手的问题就没有思路&#xff0c;甚至怀疑自己究竟有没有好好学过分析&#xff1f; 在上篇文章里&#xff0c;我们讲到了数据分析中的流程、分类、对比三大块&#xff0c;今天&#xff0c;我们继续讲…

【ElasticSearch】windows server 2019安装ES8.9.1 + kibana8.9.1 + IK分词器

目录 准备工作 ES Kibana IK 安装 es es访问测试 将es安装为系统服务 Kibana 配置es 运行kibana 访问测试 IK 补充 准备工作 ES8.9.1 kibana8.9.1 IK的版本最好要对应上&#xff01;&#xff01;&#xff01; ES es8.9.1&#xff1a; https://artifa…

笔记 | 用go写个docker

仅作为自己学习过程的记录&#xff0c;不具备参考价值 前言 看到一段非常有意思的话&#xff1a; 很多人刚接触docker的时候就会感觉非常神奇&#xff0c;感觉这个技术非常新颖&#xff0c;其实并不然&#xff0c;docker使用到的技术都是之前已经存在过的&#xff0c;只不过旧…

vxe-table展开行嵌套子表,每个子表的数据都是接口获取,每次展开的子表的数据都不同。

我开始是这么写的 <vxe-tableref"tableRef"...:data"data">...<vxe-column type"expand" title"展开行" width"120"><template #content"{ row }"><div class"expand-wrapper"&g…

操作系统——信号

将信号分为以上四个阶段 1.信号注册&#xff1a;是针对信号处理方式的规定&#xff0c;进程收到信号时有三种处理方式&#xff1a;默认动作&#xff0c;忽略&#xff0c;自定义动作。如果不是自定义动作&#xff0c;这一步可以忽略。这个步骤要使用到signal/sigaction接口 2.…

5. 条件和递归

5. 条件和递归 本章主要话题是if表达式, 它根据程序的状态执行不同的代码. 但首先介绍两个操作符号: 向下取整除法操作符和求模操作符.5.1 向下取整除法操作符和求模操作符 向下取整除法操作符(//)对两个数除法运算, 并向下取整得到一个整数. 假设, 一个电影的播放时长为105分…

Vim 常用指令

Vim 是一款功能强大且高度可定制的文本编辑器。其高效的编辑方式使其成为许多程序员和系统管理员的首选。 1. Vim 的基本模式 Vim 具有以下几种基本模式&#xff1a; 正常模式&#xff08;Normal mode&#xff09;&#xff1a;用于浏览和编辑文本&#xff08;按 ESC 进入&am…

Java | Leetcode Java题解之第150题逆波兰表达式求值

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution {public int evalRPN(String[] tokens) {int n tokens.length;int[] stack new int[(n 1) / 2];int index -1;for (int i 0; i < n; i) {String token tokens[i];switch (token) {case "":index--;stack…