sklearn SVM（支持向量机）模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
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sklearn SVM（支持向量机）模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
def run_svm(X_train_pd, y_train, features_test,target_test, num_cv=5, scoring_metric=\'auc\',grid_scoring="roc_auc"):
param_dict = dict(
kernel=[\'poly\'以上是关于sklearn SVM（支持向量机）模型使用RandomSearchCV获取最优参数及可视化的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章