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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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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SVMのグリッドサーチの結果がおかしい

python_2019
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投稿2020/05/20 00:59

①SVMのグリッドサーチでBESTパラメータを取得
②同時にBESTスコアを取得(0.860655737704918)
③再度、BESTパラメータを再設定して学習
④スコアを取得(0.8064516129032258)

この②と④のスコア値が異なるのはなぜでしょうか?

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.01,0.1, 1,2,3,4,5,10,50,100, 1000], 'gamma': [100,10,5,3,1,0.5,0.1,0.05,0.01,0.005,0.001,0.0005,0.0001], 'kernel': ['rbf']} #'kernel': ['linear']}  clf = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit = True, verbose = 0, cv=5) # 訓練データとラベルで学習 clf.fit(x_train_std, y_train) # 最も良いパラメータとスコア print(clf.best_params_) print(clf.best_score_)
{'C': 1, 'gamma': 0.1, 'kernel': 'rbf'} 0.860655737704918
# BESTパラメータを再設定 clf = clf.best_estimator_ # 訓練データとラベルで再度学習 clf.fit(x_train_std, y_train)
VC(C=1, 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)
# BESTパラメータでの正解率   accuracy = clf.score(x_test_std, y_test) print(accuracy)
0.8064516129032258

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