目录
一、sklearn-SVM
1、SVM模型训练
2、SVM模型参数输出
3、SVM模型保存与读取
二、交叉验证与网络搜索
1、交叉验证
1）、k折交叉验证（Standard Cross Validation）
2）、留一法交叉验证（leave-one-out）
3）、打乱划分交叉验证（shufflfle-split cross-validation）
2、交叉验证与网络搜索
1）简单网格搜索： 遍历法
2）其他情况
一、sklearn-SVM 1、SVM模型训练 需要注意的是，我们传入的数据是2维度的（数量，特征），标签是一维度的。
示例代码：

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn import metrics# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 训练 clf.fit(Xtrain,ytrain)# 预测 predicted=clf.predict(Xtest) print('预测值：',predicted[0:10])# 输出结果是对应数据的标签 print('实际值:',ytest[0:10])# 获取训练集的准确率 train_score = clf.score(Xtrain,ytrain) print("训练集：",train_score)# 获取验证集的准确率 test_score = clf.score(Xtest,ytest) print("测试集：",test_score)# 采用混淆矩阵（metrics）计算各种评价指标 print('精准值：',metrics.precision_score(ytest, predicted, average='weighted')) print('召回率：',metrics.recall_score(ytest, predicted, average='weighted')) print('F1:',metrics.f1_score(ytest, predicted, average='weighted')) print("准确率:",np.mean(ytest == predicted))# 分类报告 class_report=metrics.classification_report(ytest, predicted, target_names=["class 1","class 2","class 3",'class 4']) print(class_report)# 输出混淆矩阵 confusion_matrix=metrics.confusion_matrix(ytest, predicted) print('--混淆矩阵--') print(confusion_matrix)

输出：

# 预测值： [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1.] # 实际值: [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0.] # 训练集： 0.8335901386748844 # 测试集： 0.8317925012840267 # 精准值： 0.8288307806194355 # 召回率： 0.8317925012840267 # F1: 0.8211867046380255 # 准确率: 0.8317925012840267 #precisionrecallf1-scoresupport # #class 10.810.560.661140 #class 20.840.950.892727 #class 30.000.000.003 #class 41.001.001.0024 # # avg / total0.830.830.823894 # # --混淆矩阵-- # [[ 63750300] #[ 149 257800] #[0300] #[00024]] # # Process finished with exit code 0

2、SVM模型参数输出 直接print()即可。
示例代码：

# -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.svm import SVC# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf') print(clf)# 输出 # D:\anaconda3\python.exe D:/me-zt/0.py # SVC(C=10, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, #decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', #max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, #tol=0.001, verbose=False) # # Process finished with exit code 0

3、SVM模型保存与读取

• joblib 方法保存

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.externals import joblib# jbolib模块 # 最新版本：import joblib# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 训练 clf.fit(Xtrain,ytrain)# 预测 predicted=clf.predict(Xtest) print('预测值：',predicted[0:10])# 输出结果是对应数据的标签 print('实际值:',ytest[0:10])# 保存Model joblib.dump(clf, './clf.pkl')# 读取Model clf_1 = joblib.load('./clf.pkl')# 测试读取后的Model print(clf_1.predict(Xtest[0:10]))

• pickle 方法保存

  
  

【Pytorch学习|sklearn-SVM 模型保存、交叉验证与网格搜索】有时候可能采用 joblib 保存的模型在读取的时候会出现错误。此时利用 pickle 方法保存读取正常。

from thundersvm import SVC import picklesvm_model = SVC(C=1, kernel = 'rbf') # 保存模型 with open('./log/knn.pkl',"wb") as f: pickle.dump(svm_model,f)# 读取模型 with open('./log/knn_pickle.pkl',"rb") as f: clf_1 = pickle.load(f)

二、交叉验证与网络搜索 1、交叉验证 1）、k折交叉验证（Standard Cross Validation）
k通常取5或者10，如果取10，则表示再原始数据集上，进行10次划分，每次划分都进行以此训练、评估，对5次划分结果求取平均值作为最终的评价结果。10折交叉验证的原理图如下所示（引用地址：Python中sklearn实现交叉验证_嵌入式技术的博客-CSDN博客_sklearn 交叉验证）：

文章图片

代码：

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 以下指令中的cross_val_score自动数据进行k折交叉验证， # 注意：cv默认是3，可以修改cv为5或10,即表示5或10折交叉验证， scores = cross_val_score(clf,Xtrain,ytrain,n_jobs=5,cv=5) # 同时工作的cpu个数（-1代表全部）# 打印分析结果,由于cv为5，即5折交叉验证，所以第一个输出为 5 个指标值 print("Cross validation scores:{}".format(scores)) print("Mean cross validation score:{:2f}".format(scores.mean()))# 输出 # Cross validation scores:[0.81410256 0.83568678 0.81643132 0.83161954 0.83547558] # Mean cross validation score:0.826663

★ 引入交叉验证分离器（cross-validation splitter）方式 -分层k折交叉验证 ★
代码：

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import KFold# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 引入交叉分离器 kfold = KFold(n_splits=5)# 不分层k折交叉验证，此处为 5 # kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)# 将数据打乱来代替分层的方式 scores = cross_val_score(clf,Xtrain,ytrain,cv=kfold)# for train, test in kfold.split(X=Xtrain): #print("%s-%s" % (train, test))

2）、留一法交叉验证（leave-one-out）
★ 引入交叉验证分离器（cross-validation splitter）方式 -分层k折交叉验证 ★
代码：

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import LeaveOneOut# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 引入交叉分离器 loo = LeaveOneOut() scores = cross_val_score(clf,Xtrain,ytrain,cv=loo)

3）、打乱划分交叉验证（shufflfle-split cross-validation）
★ 引入交叉验证分离器（cross-validation splitter）方式 -分层k折交叉验证 ★
在打乱划分交叉验证中，每次划分为训练集取样 train_size 个点，为测试集取样 test_size 个（不相交的）点。重复 n_iter 次。
示例图：

文章图片

代码：

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import ShuffleSplit# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")# 调用SVC, 即SVM clf = SVC(C=10, decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 引入交叉分离器 shuffle_split = ShuffleSplit(test_size=1000, train_size=10, n_splits=10) scores = cross_val_score(clf,Xtrain,ytrain,cv=shuffle_split)

2、交叉验证与网络搜索 1）简单网格搜索： 遍历法
代码：

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC# --------------------加载数据--------------------- Xtrain = np.load("./data/data/3D/svm训练x.npy") ytrain = np.load("./data/data/3D/svm训练y.npy") Xtest = np.load("./data/data/3D/svm测试x.npy") ytest = np.load("./data/data/3D/svm测试y.npy")#调用SVC() clf = SVC(decision_function_shape='ovr', kernel='rbf')# 这里要实验的超参数有两个3 个 svg__gama 和 3 个 svg__C 一共 9 种组合 param_grid = {'C': [0.1, 1, 100], 'gamma': [0.1, 10, 100]}# 创建一个网格搜索: 9 组参数组合，5 折交叉验证 grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5)# 开始搜索 grid_search.fit(Xtrain,ytrain) grid_search.score(Xtrain,ytrain)# 输出精度# grid_search.best_params_ 获得最优参数 # grid_search.best_score_ 保存的是交叉验证的平均精度，是在训练集上进行交叉验证得到的 print(grid_search.best_params_,grid_search.best_score_)# 最优参数print(grid_search.best_estimator_)# 访问最佳参数对应的模型，它是在整个训练集上训练得到的 results = pd.DataFrame(grid_search.cv_results_)#　网格搜索的结果，将字典转换成 pandas 数据框后再查看 print(results)# ★★★以下为最优模型在测试集上的得分以及模型保存★★★ # 获取最优模型 optimal_SVM = grid_search.best_estimator_# 预测 predicted = optimal_SVM.predict(Xtest) print('预测值：', predicted[0:21])# 输出结果是对应数据的标签 print('实际值:', ytest[0:21])# 获取验证集的准确率 test_score = optimal_SVM.score(Xtest, ytest) print("测试集：", test_score)# 保存Model joblib.dump(optimal_SVM, './optimal_SVM.pkl')

输出：

# {'C': 100, 'gamma': 0.1} 0.8703133025166924 # # SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, #decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=0.1, kernel='rbf', #max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, #tol=0.001, verbose=False) # #mean_fit_time...std_train_score # 012.477704...0.002534 # 135.585408...0.000101 # 235.656311...0.000101 # 310.782130...0.001715 # 447.109424...0.000000 # 549.324211...0.000000 # 610.869440...0.001241 # 749.921145...0.000000 # 850.169114...0.000000 # # [9 rows x 22 columns] # # Process finished with exit code 0

2）其他情况

• 在非网格的空间中搜索

GridSearchCV 的 param_grid 可以是字典组成的列表（a list of dictionaries）。列表中的每个字典可扩展为一个独立的网格。

param_grid = [{'kernel': ['rbf'],'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100],'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]},{'kernel': ['linear'],'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}]

• 使用不同的交叉验证策略进行网格搜索

将数据单次划分为训练集和测试集，这可能会导致结果不稳定，过于依赖数据的此次划分。
嵌套交叉验证（nested cross-validation）：不是只将原始数据一次划分为训练集和测试集，而是使用交叉验证进行多次划分。

scores = cross_val_score(GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5), iris.data, iris.target, cv=5)

参考：
1、https://blog.csdn.net/xylbill97/article/details/106012517
2、https://blog.csdn.net/Suyebiubiu/article/details/102985349
3、K折交叉验证（KFold）常见使用方法_微学苑

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