Я очень новичок в машинном обучении, и мой вопрос заключается в том, почему в приведенном ниже коде, когда я запускаю adaboost SVM poly, у меня разное количество среднеквадратичных ошибок и повторных вызовов, и почему точность каждый раз равна 1?
from sklearn.svm import SVC
behtarin natije ra dade ast
svc=SVC(probability=True, kernel='poly', degree=4 , C=100)
abc= AdaBoostClassifier(n_estimators=30,base_estimator=svc,learning_rate=1)
model=abc.fit(X_train,y_train)
y_pred=model.predict(X_test)
print("Mean-squared error using SVM poly:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("Accuracy with SVM poly:",accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Precision with SVM poly:",precision_score(y_test, y_pred))
print("ROC-AUC with SVM poly:",roc_auc_score(y_test, y_pred))
print("Recall with SVM poly:",metrics.recall_score(y_test, y_pred))
print("F-measure with SVM poly:",metrics.f1_score(y_test, y_pred))