Tanulok keresztellenőrzési rácsos keresést, és ráakadtam erre a youtube lejátszási listára és az oktatóanyagra Felkerült a github oldalra is ipython jegyzetfüzetként . Megpróbálom újra létrehozni a kódokat a Több paraméter keresése egyidejűleg részben, de a knn helyett SVM regressziót használok. Ez az én kódom
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import svm
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
k=['rbf', 'linear','poly','sigmoid','precomputed']
c= range(1,100)
g=np.arange(1e-4,1e-2,0.0001)
g=g.tolist()
param_grid=dict(kernel=k, C=c, gamma=g)
print param_grid
svr=svm.SVC()
grid = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5,scoring='accuracy')
grid.fit(X, y)
print()
print("Grid scores on development set:")
print()
print grid.grid_scores_
print("Best parameters set found on development set:")
print()
print(grid.best_params_)
print("Grid best score:")
print()
print (grid.best_score_)
# create a list of the mean scores only
grid_mean_scores = [result.mean_validation_score for result in grid.grid_scores_]
print grid_mean_scores
De ezt a hibát adja
raise ValueError("X-nek négyzetes kernelmátrixnak kell lennie") ValueError: X-nek négyzetes kernelmátrixnak kell lennie
>>> from sklearn.externals import joblib >>> joblib.dump(grid, 'my_model.pkl', compress=9)30.03.2016