機器學習sklearn利用GridSearchCV進行超參數優化後的SVM分類
# -*- coding: utf-8 -*-
''' SVM分類:最優超參數GridSearchCV優化後的SVM分類 '''
import numpy as np
import sklearn.model_selection as ms
import sklearn.svm as svm
import sklearn.metrics as sm
import matplotlib.pyplo
相關文章
- 1. 機器學習分類實例(sklearn)——SVM
- 2. sklearn可使用GridSearchCV進行自動化調參
- 3. 利用gridsearchcv進行交叉驗證參數調優實戰
- 4. Python進行參數調優GridSearchCV和RandomizedSearchCV
- 5. 使用sklearn簡單進行SVM參數優選
- 6. python機器學習庫sklearn——參數優化（網格搜索GridSearchCV、隨機搜索RandomizedSearchCV、hyperopt）
- 7. 機器學習（四）——模型調參利器 gridSearchCV（網格搜索）
- 8. Python機器學習庫sklearn裏利用感知機進行三分類（多分類）的原理
- 9. 機器學習之GridSearchCV模型調參
- 10. Python機器學習筆記：利用Keras進行多類分類
- 更多相關文章...
- • MySQL的優勢（優點） - MySQL教程
- • SEO - 搜索引擎優化 - 網站建設指南
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習分類實例(sklearn)——SVM
- 2. sklearn可使用GridSearchCV進行自動化調參
- 3. 利用gridsearchcv進行交叉驗證參數調優實戰
- 4. Python進行參數調優GridSearchCV和RandomizedSearchCV
- 5. 使用sklearn簡單進行SVM參數優選
- 6. python機器學習庫sklearn——參數優化（網格搜索GridSearchCV、隨機搜索RandomizedSearchCV、hyperopt）
- 7. 機器學習（四）——模型調參利器 gridSearchCV（網格搜索）
- 8. Python機器學習庫sklearn裏利用感知機進行三分類（多分類）的原理
- 9. 機器學習之GridSearchCV模型調參
- 10. Python機器學習筆記：利用Keras進行多類分類