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

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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
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-16 00:28:29
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)