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唐山办唐山证RFE
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from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.feature_selection import RFE import matplotlib.pyplot as plt # load the digits dataset # 返回图片格式的数字数据集，数据类型是np.Bunch，一种类似字典的数据，分训练样本和样本标签，共python – 在scikit-learn中使用rbf内核为SVM使用递归特征消除的ValueError
我试图在scikit-learn中使用递归特征消除(RFE)函数,但不断得到错误ValueError：coef_仅在使用线性内核时可用.我正在尝试使用rbf内核为支持向量分类器(SVC)执行功能选择.来自网站的这个例子执行得很好： print(__doc__) from sklearn.svm import SVC from sklearn.cross_validation ipython – 在递归特征消除的每个折叠中对估计器进行超参数估计
我正在使用sklearn使用RFECV模块通过交叉验证执行递归功能消除. RFE涉及在全套特征上重复训练估计器,然后移除信息量最少的特征,直到收敛到最佳数量的特征. 为了通过估算器获得最佳性能,我想为每个特征数量选择最佳超参数(为清晰起见而编辑).估计器是一个线性SVM,所以我只关注C参数