【Python】SVM实现数据分类案例(包含参数优化)

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这是一篇机器学习岗位的笔试题，题目大概就是：
给定了数据特征和数据标签(二分类)，使用机器学习算法对数据进行分类，并优化两个重要的参数，计算AUC指标，画出参数优化和AUC指标变化图。

本文选择的是SVM(支持向量机)来实现这一过程，SVM是非常强大、灵活的有监督学习的算法，既可以用于分类，也可以用于回归。

实现过程：
1.导入需要的包

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import GridSearchCV 

2.读取数据特征和数据标签

path1 = r"Test1_features.dat" X = pd.read_csv(path1,engine ='python',header=None) path2 = r"Test1_labels.dat" Y = pd.read_csv(path2,engine ='python',header=None) 

3.查看数据特征的统计信息
查看数据特征的基本统计信息会发现数据之间存在量级差异，因此选择对数据进行标准化(下图显示不完全)

X.describe() 

4.数据标准化

#默认优化到取件[0,1]之间 X = preprocessing.scale(X) 

5.选择网格优化的两个参数

首先对于SVM来说，惩罚系数C是很重要的参数，肯定要选择； 其次这里的核函数选择的是RBF，因此另一个参数选择Gamma。 

6.计算不同参数时的AUC指标

x = y = z = [] for C in range(1,10,1):     for gamma in range(1,11,1):     	#参数scoring设置为roc_auc返回的是AUC，cv=5采用的是5折交叉验证         auc = cross_val_score(SVC(C=C,kernel='rbf',gamma=gamma/10),X,Y,cv=5,scoring='roc_auc').mean()         x.append(C)         y.append(gamma/10)         z.append(auc) 

7.将list转换为二维数组

x = np.array(x).reshape(9,10) y = np.array(y).reshape(9,10) z = np.array(z).reshape(9,10) 

8.绘制三维网格优化图

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(y, x, z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) plt.xlabel('Gamma') plt.ylabel('C') 

当然，这里绘制的图跟想象的有点不一样，由于前面参数C和Gamma选择的原因。

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