Пишем al oop, пробуем разные значения степени и обучаем SVM с помощью ply-ядра - PullRequest
Новая
       51

Пишем al oop, пробуем разные значения степени и обучаем SVM с помощью ply-ядра

0 голосов
/ 20 марта 2020

Я пытаюсь написать al oop, пробуя разные значения степени при обучении SVM с ядром poly в python, используя набор данных цифр. Я также хотел бы, чтобы каждое значение степени имело точность и отображало графики с градусами по оси x и точностью теста по оси y.

Вот что у меня есть ... практически ничего, но я не знаю, с чего начать. Заранее спасибо. 

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

# Create the features matrix
X = digits.data

# Create the target vector
y = digits.target

# Create training and test sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, 
                                                    y, 
                                                    test_size=0.25, 
                                                    random_state=1)


from sklearn.svm import SVC
    classifierObj1 = SVC(kernel='poly', degree=3)
    classifierObj1.fit(X_train, y_train)
    y_pred = classifierObj1.predict(X_test)
...