SVM:使用ML算法SVM构建选择最佳参数以获得最佳准确率的模型

时间:2024-03-07 18:15:09
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文件名称:SVM:使用ML算法SVM构建选择最佳参数以获得最佳准确率的模型

文件大小:63KB

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更新时间:2024-03-07 18:15:09

Python

支持向量机 在威斯康星州乳腺癌数据集上进行实验后,输出为 8%多项式内核模型(SVM-p8.py)的准确度为92.3%, 16%的多项式内核模型(SVM-p16.py)的准确度为92.8%, 8%的指数内核模型(SVM-e8.py)的准确性为93.3%,并且 16%的指数内核模型(SVM-e16.py)的精度为93.3%。


【文件预览】:
SVM-master
----x_test.csv(116KB)
----SVM-e16.py(2KB)
----x_train8.csv(9KB)
----x_train16.csv(19KB)
----SVM-p8.py(2KB)
----y_train8.csv(92B)
----README.md(423B)
----y_train16.csv(182B)
----SVM-e8.py(2KB)
----fraction_xy.py(2KB)
----SVM-p16.py(2KB)
----y_test.csv(1KB)

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