【摘 要】
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支持向量机(SVM)在高维度数据分类中表现出优异性能,可通过核函数对原始特征进行映射,解决原始空间线性不可分问题。但由于数据特征、维度不同,所以SVM在参数调整时,一般需要
【基金项目】
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国家自然科学基金(51705304),上海市自然科学基金(16ZR1413400)
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支持向量机(SVM)在高维度数据分类中表现出优异性能,可通过核函数对原始特征进行映射,解决原始空间线性不可分问题。但由于数据特征、维度不同,所以SVM在参数调整时,一般需要手动调整,效率较低且增加工作量。针对该问题,提出了一种基于Scikit Learn的SVM分类器参数调整优化方法。使用网格搜索对最优参数范围进行搜索,利用高斯径向基核函数进行参数调整,基于Python机器学习库Scikit Learn对不同参数、不同核函数的分类结果进行可视化观察,并在网格上显示其最优参数范围,寻找准确率高的参数分布。通
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