python svr 参数范围

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mob649e8158ed1f 2024-09-04 05:56:07 ©著作权

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如何实现Python SVR（支持向量回归）参数范围

作为一名入门开发者，学习如何使用Python实现SVR（支持向量回归）是一项很重要的技能。在这篇文章里，我们将详细介绍实现SVR参数范围的流程，包括每一步的具体代码和注释，帮助你快速上手。

实现流程

下面是实现SVR参数范围的简要步骤：

步骤	描述
1	导入所需的库
2	准备数据
3	创建SVR模型
4	定义参数网格
5	进行网格搜索
6	评估模型
7	可视化结果

详细步骤

1. 导入所需的库

首先，我们需要导入实现SVR所需的库。

import numpy as np               # 导入NumPy用于数值计算
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入Matplotlib用于数据可视化
from sklearn.svm import SVR      # 导入SVR模型
from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 导入网格搜索

2. 准备数据

接下来，我们需要准备数据。我们会创建一个简单的示例数据集。

# 生成一些示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]])  # 输入特征
y = np.array([1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5])  # 输出目标

3. 创建SVR模型

现在我们创建一个SVR模型实例。

# 创建SVR模型实例
svr = SVR(kernel='rbf')  # 使用径向基函数（RBF）作为核函数

4. 定义参数网格

定义我们要调整的参数范围，以便进行网格搜索。

# 定义要搜索的参数范围
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],                # 正则化参数
    'epsilon': [0.1, 0.2, 0.5],       # 损失函数的宽度
    'gamma': ['scale', 'auto']        # RBF核的系数
}

5. 进行网格搜索

使用GridSearchCV来执行参数调优。

# 使用GridSearchCV进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5)  # 使用5折交叉验证
grid_search.fit(X, y)  # 拟合数据

6. 评估模型

我们可以通过打印最佳参数和模型得分来评估我们的模型。

# 打印最佳参数和模型得分
print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)  # 显示最佳参数
print("Best cross-validation score: ", grid_search.best_score_)  # 显示最佳得分

7. 可视化结果

最后，我们可以可视化数据及SVR的预测结果。

# 可视化
plt.scatter(X, y, color='red')  # 绘制实际数据点
plt.plot(X, grid_search.predict(X), color='blue')  # 绘制SVR的预测结果
plt.title('SVR Result')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.show()  # 展示图形

类图

以下是SVR模块与数据的类图示意：

classDiagram
    class SVR {
        +kernel
        +fit()
        +predict()
    }
    class GridSearchCV {
        +param_grid
        +fit()
        +best_params
        +best_score
    }