在机器学习中，支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法。为了获得最佳的分类效果，我们需要对 SVM 进行调优。本文将介绍 SVM 调优的基本方法。

调优目标

SVM 调优的目标是找到一个最佳的模型参数，使得分类器在训练集和测试集上都能取得较好的分类效果。

调优步骤

  1. 选择合适的核函数：SVM 有不同的核函数，如线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。不同的核函数适用于不同的数据类型。一般来说，线性核适用于线性可分的数据，而 RBF 核适用于非线性可分的数据。

  2. 调整正则化参数 C：C 参数控制了分类器的拟合程度。C 值越大，分类器越倾向于拟合训练数据，但同时可能会导致过拟合。C 值越小，分类器越倾向于泛化能力，但可能会欠拟合。

  3. 调整核函数参数：对于不同的核函数，需要调整相应的参数。例如，对于 RBF 核，需要调整核函数的半径参数 γ。

  4. 交叉验证：使用交叉验证来评估不同参数组合的分类效果。交叉验证可以减少模型评估过程中的方差。

实例

以下是一个使用 Python 的 scikit-learn 库进行 SVM 调优的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 SVM 模型
svc = SVC()

# 定义参数网格
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],
    'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001],
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

# 创建 GridSearchCV 对象
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数组合
print("最佳参数组合：", grid_search.best_params_)

扩展阅读

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