Python for 循环查找 SVC（C 和 gamma）的最佳值答案

【问题标题】：Python for-loop to find the best values for SVC (C and gamma)Python for 循环查找 SVC（C 和 gamma）的最佳值
【发布时间】：2018-08-06 23:10:02
【问题描述】：

我有一个数据集 X 和标签 y 用于训练和评分 sklearn.SVC 模型。数据分为X_train 和X_test。我运行for-loop 来找到两个 SVC 参数的最佳可能值组合（即最佳分数）：C 和 gamma。我可以打印出最高分，但如何打印用于该特定分数的 C 和 gamma 值？

for C in np.arange(0.05, 2.05, 0.05):
    for gamma in np.arange(0.001, 0.101, 0.001):
        model = SVC(kernel='rbf', gamma=gamma, C=C)
        model.fit(X_train, y_train)
        score = model.score(X_test, y_test)
        if score > best_score:
            best_score = score
print('Highest Accuracy Score: ', best_score)

【问题讨论】：

您可以为此使用 GridSearch。

标签： python machine-learning scikit-learn svc

【解决方案1】：

存储它们？

best_C = None
best_gamma = None
for C in np.arange(0.05, 2.05, 0.05):
    for gamma in np.arange(0.001, 0.101, 0.001):
        model = SVC(kernel='rbf', gamma=gamma, C=C)
        model.fit(X_train, y_train)
        score = model.score(X_test, y_test)
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_C = C
            best_gamma = gamma
print('Highest Accuracy Score: ', best_score)  
print(best_C)
print(best_gamma)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以改成：

   if score > best_score:
        best_score = score
        best_C = C
        best_gamma = gamma

或者创建一个元组：

if score > best_score:
    best_score = score, C, gamma

【讨论】：