找到【SVM】中最优的惩罚项系数C

因为本来SVM是想找到间隔最大的分割面,所以C越大,SVC会选择边际更小的,能够更好的分类所有训练点的决策边界,不过模型的训练时间也会越长。如果C的设定值较小,那SVC会尽量最大化边界,决策功能会更简单,但代价是训练的准确度。

我们先来调线性核函数:

python 复制代码
#调线性核函数
score = []
C_range = np.linspace(0.01,30,50)
for i in C_range:
    clf = SVC(kernel="linear",C=i,cache_size=5000).fit(Xtrain,Ytrain)
    score.append(clf.score(Xtest,Ytest))
print(max(score), C_range[score.index(max(score))])
plt.plot(C_range,score)
plt.show()

输出结果为:0.9766081871345029 1.2340816326530613

可以看到准确率最高是97%以上。接下来我们来看看在rbf上的结果:

python 复制代码
score = []
C_range = np.linspace(0.01,30,50)
for i in C_range:
    clf = SVC(kernel="rbf",C=i,gamma = 0.012742749857031322,cache_size=5000).fit(Xtrain,Ytrain)
    score.append(clf.score(Xtest,Ytest))
    
print(max(score), C_range[score.index(max(score))])
plt.plot(C_range,score)
plt.show()

输出结果为:0.9824561403508771 6.130408163265306

既然最高的得分所对应的C值是6,那么我们可以在5-7之间进一步细化,看能否找到一个更好的局部最优:

python 复制代码
#进一步细化
score = []
C_range = np.linspace(5,7,50)
for i in C_range:
    clf = SVC(kernel="rbf",C=i,gamma = 
0.012742749857031322,cache_size=5000).fit(Xtrain,Ytrain)
    score.append(clf.score(Xtest,Ytest))
    
print(max(score), C_range[score.index(max(score))])
plt.plot(C_range,score)
plt.show()

输出结果为:0.9824561403508771 5.938775510204081

可以看到,98.2456%就是我们最好的得分。

相关推荐
北京搜维尔科技有限公司几秒前
搜维尔科技:【应用】Xsens在荷兰车辆管理局人体工程学评估中的应用
人工智能·安全
说私域4 分钟前
基于开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的视频号交易小程序优化研究
人工智能·小程序·零售
YRr YRr4 分钟前
深度学习:Transformer Decoder详解
人工智能·深度学习·transformer
知来者逆9 分钟前
研究大语言模型在心理保健智能顾问的有效性和挑战
人工智能·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理
云起无垠18 分钟前
技术分享 | 大语言模型赋能软件测试:开启智能软件安全新时代
人工智能·安全·语言模型
老艾的AI世界31 分钟前
新一代AI换脸更自然,DeepLiveCam下载介绍(可直播)
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·ai换脸·视频换脸·直播换脸·图片换脸
翔云API1 小时前
PHP静默活体识别API接口应用场景与集成方案
人工智能
浊酒南街1 小时前
吴恩达深度学习笔记:卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)4.9-4.10
人工智能·深度学习·神经网络·cnn
Tony聊跨境1 小时前
独立站SEO类型及优化:来检查这些方面你有没有落下
网络·人工智能·tcp/ip·ip
懒惰才能让科技进步1 小时前
从零学习大模型(十二)-----基于梯度的重要性剪枝(Gradient-based Pruning)
人工智能·深度学习·学习·算法·chatgpt·transformer·剪枝