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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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グリッドサーチで得た最適パラメータを引継ぐ方法は?

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投稿2019/10/27 12:22

現在、サポートベクターマシンで以下のような処理を実施しています。

①グリッドサーチで最適なパラメータを得る
②その得られた最適パラメータを手動で設定する。
③再度、その最適パラメータで学習させる。
④TESTデータの正解率を求める。

上記の②で、手動で設定しているのですが、①で得た最適パラメータを自動で②に引き継いで、③以降の処理を実施にはどうすればよいでしょうか?

お存じの方、ご指導よろしくお願いいたします。

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001,0.005], 'kernel': ['rbf']} #'kernel': ['linear']} clf = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit = True, verbose = 0, cv=2) # 訓練データで学習 clf.fit(x_train, y_train) # 最適パラメータとスコア print(clf.best_params_) print(clf.best_score_) {'C': 1, 'gamma': 0.0001, 'kernel': 'rbf'} 0.8229166666666666 from sklearn import svm # 最適パラメータを再設定(手動)← ここを自動で設定できないでしょうか? clf = svm.SVC(C=1, gamma=0.0001,kernel='rbf') # 訓練データとラベルで再度学習 clf.fit(x_train, y_train) SVC(C=1, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=0.0001, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) from sklearn import metrics # 最適パラメータでのTESTデータの正解率   accuracy = clf.score(x_test, y_test) print(f"正解率⇒ {accuracy}") 正解率⇒ 0.7416666666666667

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