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  • 2018-11-25 16:49:38

    转自博客https://www.cnblogs.com/crawer-1/p/8870700.html

    首先我们应该对SVM的参数有一个详细的认知:

      sklearn.svm.SVC 参数说明:

    本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。
    sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,
    
    tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None)
    
    参数:
    
    l  C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0
    
    C越大,相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样对训练集测试时准确率很高,但泛化能力弱。C值小,对误分类的惩罚减小,允许容错,将他们当成噪声点,泛化能力较强。
    
    l  kernel :核函数,默认是rbf,可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ 
    
        0 – 线性:u'v
    
        1 – 多项式:(gamma*u'*v + coef0)^degree
    
        2 – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)
    
        3 –sigmoid:tanh(gamma*u'*v + coef0)
    
    l  degree :多项式poly函数的维度,默认是3,选择其他核函数时会被忽略。
    
    l  gamma : ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’,则会选择1/n_features
    
    l  coef0 :核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。
    
    l  probability :是否采用概率估计?.默认为False
    
    l  shrinking :是否采用shrinking heuristic方法,默认为true
    
    l  tol :停止训练的误差值大小,默认为1e-3
    
    l  cache_size :核函数cache缓存大小,默认为200
    
    l  class_weight :类别的权重,字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)
    
    l  verbose :允许冗余输出?
    
    l  max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。
    
    l  decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3
    
    l  random_state :数据洗牌时的种子值,int值
    
    主要调节的参数有:C、kernel、degree、gamma、coef0。

     

    本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。
    sklearn.svm.SVC(C=1.0kernel='rbf'degree=3gamma='auto'coef0=0.0shrinking=Trueprobability=False,

    tol=0.001cache_size=200class_weight=Noneverbose=Falsemax_iter=-1decision_function_shape=None,random_state=None)

    参数:

     

    l  C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0

    C越大,相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样对训练集测试时准确率很高,但泛化能力弱。C值小,对误分类的惩罚减小,允许容错,将他们当成噪声点,泛化能力较强。

    l  kernel :核函数,默认是rbf,可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’ 

        0 – 线性:u'v

        1 – 多项式:(gamma*u'*v + coef0)^degree

        2 – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)

        3 –sigmoid:tanh(gamma*u'*v + coef0)

    l  degree :多项式poly函数的维度,默认是3,选择其他核函数时会被忽略。

    l  gamma : ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’,则会选择1/n_features

    l  coef0 :核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。

    l  probability :是否采用概率估计?.默认为False

    l  shrinking :是否采用shrinking heuristic方法,默认为true

    l  tol :停止训练的误差值大小,默认为1e-3

    l  cache_size :核函数cache缓存大小,默认为200

    l  class_weight :类别的权重,字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)

    l  verbose :允许冗余输出?

    l  max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。

    l  decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3

    l  random_state :数据洗牌时的种子值,int值

    主要调节的参数有:C、kernel、degree、gamma、coef0。

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  • sklearn.svm.SVC 参数说明经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决...

    sklearn.svm.SVC 参数说明

    经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。

    本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200, class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape=None,random_state=None)

    参数:

    l  C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0

    C越大,相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样对训练集测试时准确率很高,但泛化能力弱。C值小,对误分类的惩罚减小,允许容错,将他们当成噪声点,泛化能力较强。

    l  kernel :核函数,默认是rbf,可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’

    0 – 线性:u’v

    1 – 多项式:(gamma*u’*v + coef0)^degree

    2 – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)

    3 –sigmoid:tanh(gamma*u’*v + coef0)

    l  degree :多项式poly函数的维度,默认是3,选择其他核函数时会被忽略。

    l  gamma : ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’,则会选择1/n_features

    l  coef0 :核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。

    l  probability :是否采用概率估计?.默认为False

    l  shrinking :是否采用shrinking heuristic方法,默认为true

    l  tol :停止训练的误差值大小,默认为1e-3

    l  cache_size :核函数cache缓存大小,默认为200

    l  class_weight :类别的权重,字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)

    l  verbose :允许冗余输出?

    l  max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。

    l  decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3

    l  random_state :数据洗牌时的种子值,int值

    主要调节的参数有:C、kernel、degree、gamma、coef0。

    案例代码:#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom sklearn import svmfrom scipy import statsfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#设置画图过程中,图像的最小值 与最大值取值def extend(a, b, r):

    x = a - b

    m = (a + b) / 2

    return m-r*x/2, m+r*x/2if __name__ == "__main__":

    np.random.seed(0)

    N = 20

    x = np.empty((4*N, 2))

    print("{}\n{}".format(x.shape,x))

    means = [(-1, 1), (1, 1), (1, -1), (-1, -1)]

    print(means)

    sigmas = [np.eye(2), 2*np.eye(2), np.diag((1,2)), np.array(((2,1),(1,2)))]

    print(sigmas)    for i in range(4):

    mn = stats.multivariate_normal(means[i], sigmas[i]*0.3)        # print(mn)

    x[i*N:(i+1)*N, :] = mn.rvs(N)        # print(mn.rvs(N))

    a = np.array((0,1,2,3)).reshape((-1, 1))

    print(a)

    y = np.tile(a, N).flatten()

    print(np.tile(a, N) )

    print(y)

    clf = svm.SVC(C=1, kernel='rbf', gamma=1, decision_function_shape='ovo')    # clf = svm.SVC(C=1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')

    clf.fit(x, y)

    y_hat = clf.predict(x)

    acc = accuracy_score(y, y_hat)

    np.set_printoptions(suppress=True)    print (u'预测正确的样本个数:%d,正确率:%.2f%%' % (round(acc*4*N), 100*acc))    # decision_function

    print (clf.decision_function(x))    print (y_hat)

    x1_min, x2_min = np.min(x, axis=0)

    x1_max, x2_max = np.max(x, axis=0)

    x1_min, x1_max = extend(x1_min, x1_max, 1.05)

    x2_min, x2_max = extend(x2_min, x2_max, 1.05)

    x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j]

    x_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)

    y_test = clf.predict(x_test)

    y_test = y_test.reshape(x1.shape)

    cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#FF8080', '#A0FFA0', '#6060FF', '#F080F0'])

    cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['r', 'g', 'b', 'm'])

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    plt.figure(facecolor='w')

    plt.pcolormesh(x1, x2, y_test, cmap=cm_light)

    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=40, c=y, cmap=cm_dark, alpha=0.7)

    plt.xlim((x1_min, x1_max))

    plt.ylim((x2_min, x2_max))

    plt.grid(b=True)

    plt.tight_layout(pad=2.5)

    plt.title(u'SVM多分类方法:One/One or One/Other', fontsize=18)

    plt.show()

    分类结果:

    展开全文
  • 这篇文章是讲解sklearn库中SVM部分中SVC这一API. 关于实战部分可以参考这篇文章(有源码,可直接运行):【Sklearn】【实战】【SVM】乳腺癌检测,模拟线上部署(1) 这里是官方说明文档传送门:sklearn.svm.SVC 2. ...

    1. 前言

    • 转载请注明出处
    • 文章中有一部分内容是个人理解,所以内容仅供参考
    • 这篇文章是讲解sklearn库中SVM部分中SVC这一API.
    • 关于实战部分可以参考这篇文章(有源码,可直接运行):【Sklearn】【实战】【SVM】乳腺癌检测,模拟线上部署(1)
    • 这里是官方说明文档传送门:sklearn.svm.SVC
    • 本文约7000字,阅读完毕大约需要10分钟
    • 本文可当做开发时的开发手册作为参考,建议收藏

    2. 简介

    • SVC为Support Vector Classification的简写,顾名思义,其是基于支持向量的分类器
    • SVC是基于libsvm实现的
    • SVC的拟合时间是和样本数量呈二次方指数关系,因此这一分类模型适用于样本较小情况,如果样本数量过大(超过1W),建议使用其他模型,例如LinearSVC 或者 SGDClassifier

    3. 语法

    3.1 API形式

    • 形式如下,里面的参数均为默认参数
    SVC( C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, 
    cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=- 1, decision_function_shape='ovr', 
    break_ties=False, random_state=None)
    

    3.2 参数说明

    参数名称数据作用
    C正则化系数float类型,默认值为1.01. 正则化的强度与C的大小成反比,且必须为正。
    2. 主要是用来防止模型过拟合
    3. C值越大,对模型的惩罚越高,泛化能力越弱(过拟合)
    4. 反之,C值越小,对模型的惩罚越低,泛化能力越强(欠拟合)
    kernel核函数1. string类型
    2. {‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’}
    3. 默认值为’rbf’
    1. 用来选择映射到高维线性可分的核函数
    2. linear: 线性核函数优点: 简单、运算效率高;缺点: 对线性不可分的数据集没有很好的效果
    3. ploy: 多项式核函数; 优点: 可以拟合出复杂的分割超平面;缺点: 有三个参数,调参困难,且当n过大时,模型拟合时间会很长 ;
    4. rbf: 径向基函数 通常定义为样本到数据中心之间径向距离(通常是欧氏距离)的单调函数(由于距离是径向同性的); 相较于多项式核,具有参数少的优点
    5. sigmoid:Logistic函数 也称为S型生长曲线优点:平滑
    6. precomputed:预训练好的核函数对应的Gram 矩阵 优点: 不用再次拟合核函数对应的Gram 矩阵,直接进行映射就可以了
    degree多项式核函数的维度1. int类型,默认值为31. 只有在使用多项式核函数的时候才有用,使用其他核函数自动忽略此参数
    2. 用来确定多项式核函数的维度,即n的值
    gamma‘rbf’, ‘poly’ 和‘sigmoid’ 核函数的系数1. string类型,默认值为‘scale’
    2. {‘auto’, ‘scale’}
    1. auto: gamma = 1 / n_features
    2. scale: gamma = 1 / (n_features * X.var())
    3. 只作用于 rbf, poly,sigmoid 三个核函数
    coef0常数项1. float类型,默认值为01. 只作用于poly 和 sigmoid 核函数
    2. 作用相当于是对核函数映射的结果进行一个移位操作
    shrinking启用启发式收缩1. bool类型,默认为True1. 是否采用启发式收缩,当迭代次数过大时, 启用启发式收缩可以缩短训练时间,然而如果我们对停止迭代容忍度较高时(tol参数来反映),不用启发式收缩可能会更快一些
    probability启用概率估计1. bool类型,默认为False1. 在拟合(fit)模型之前启用
    2. 启用之后会减缓拟合速度,但是拟合之后,模型能够输出各个类别对应的概率
    tol停止拟合容忍度1. float类型,默认值为1e-3 即为0.0011. 定义模型停止拟合的误差值
    cache_size核缓存大小1. float类型,默认值为200(MB)1. 指定模型在训练时,能占用的最大RAM空间(PS. 经过实验,当大小设置超过2000MB时,训练时长反而会增加,这应该是一个BUG),在2000MB以内,不超过其所需最大内存,则不会降低训练速度,也不会增加。
    2. 所以训练多采用的数据集维度越高,条数越高,当所需内存超出了,我们可以通过调整cache_size 的大小来加快模型拟合
    class_weight类别的权重1. 字典,默认值为None
    2. {dict} or ‘balanced’
    1. 该参数表示给每个类别分别设置不同的惩罚参数C
    2. 如果没有给,则会给所有类别都给C=1,即前面参数指出的参数C
    3. 如果给定参数‘balance’,自动调整权重 C = n_samples / (n_classes * np.bincount(y)) 其中y为每个训练数据的标签值
    verbose启用详细输出1. bool类型,默认值:False1. 该参数表示日志是否启用详细输出,会输出iter次数,nSV等参数的值
    2. 如果启用,可能会导致无法进行多线程工作,降低拟合速率
    max_iter最大迭代次数1. int类型,默认值: -11. 硬性设置最大迭代次数,不管模型是否拟合完成,即不关心误差值(tol参数)
    2. 设置-1的话,意味着不限制迭代次数,即按照误差值来停止模型拟合
    decision_function_shape多分类策略1. 字典类型 ,默认值: ‘ovr’1. 设置进行多分类任务时,采用的分类策略
    2. 当进行二分类任务时,这一参数被自动忽略
    break_ties启用打破平局1. bool类型,默认值为Flase1. 当进行多分类任务时可以启用
    2. 启用后,多分类策略会被设置为 ovr
    3. 作用在于,当两个类别具有相同的分类概率时,则根据类名排序,返回第一个类,如果启用之后,则会根据decision_function的置信度来决定返回的类
    4. 启用之后,会增加计算开销,降低拟合好后的模型预测效率
    random_state随机数1. int类型,默认值:None1. 控制伪随机数生成,保证多次训练时,打乱的数据是一致的,从而进行概率估计。2. 当 probability 设置 False时,这一参数被自动忽略

    3.3 属性说明

    属性名称数据作用
    class_weight各类权重1. ndarray,一维数组,(n_classes, )1. 用来获取模型对各个类别设置的权重,与参数中的class_weight相关
    2. 数组长度为类别数,内容为每个类的权重
    classes_类别1. ndarray,一维数组 ,(n_classes, )1. 用来获取各个类别的标签
    2. 数组的长度为类别数,内容为每个类对应的标签
    coef_特征权重向量1. ndarray,二维数组,(n_classes * (n_classes - 1) / 2, n_features)1. 获取特征权重向量
    2. 当核函数为linear时,才可以调用这一属性
    dual_coef_对偶系数1. ndarray,二维数组,(n_classes -1, n_SV)1. decision_funciton 中的支持向量的对偶系数
    2. n_SV 为支持向量的个数
    3. 所有 ovo 分类器的系数
    fit_status_拟合状态1. int类型1. 拟合成功0, 否则为1,进行告警
    intercept_决策函数常量1. ndarray,一维数组, (n_classes * (n_classes - 1) / 2, )1. decision_funciton 中的常量
    n_features_in_特征数量1. int类型1. 拟合过程中使用到的特征数量
    feature_names_in_特征名称1. ndarray,一维数组,(n_features_in_,)1. 获取拟合时特征的名称
    support_支持向量索引1. ndarray,一维数组, (n_SV,)1. 获取模型拟合后获得的所有支持向量的索引
    support_vectors_支持向量1. ndarray,二维数组,(n_SV, n_features)1. 获取所有的支持向量
    n_support_每类的支持向量数1. ndarray,一维数组 ,(n_classes,), dtype=int321. 获取每种类别的支持向量数
    probA_platt scaling系数A1. ndarray, 一维数组, (n_classes * (n_classes - 1) / 2, )1. 只有当 probability=True.时,这一系数A才会被计算 ,probability=False,则为空数组。
    probB_platt scaling纠正项B1. ndarray, 一维数组, (n_classes * (n_classes - 1) / 2, )1. 只有当 probability=True.时,这一纠正项B才会被计算,probability=False,则为空数组。
    shape_fit_训练向量维度数1.元组,(n_dimensions_of_X,)1. 训练向量X的数组维度

    4. 方法说明

    4.1 decision_function(X)

    1. 描述: 计算所有样本X的决策函数
    2. 参数: X为所有样本组成的二维数组,大小为(n_samples, n_features)
    3. 返回值: 返回模型中每个类的样本决策函数,大小为 (n_samples, n_classes * (n_classes-1) / 2)
    4. 注意: 如果decision_function_shape =“ ovr”,则返回值的大小为(n_samples,n_classes)

    4.2 fit(X, y, sample_weight=None)

    1. 描述: 用训练数据拟合模型
    2. 参数: X: 训练数据; y: 训练数据标签; sample_weight: 每个样本的权重,(n_samples,)
    3. 返回值: 自身,拟合好的模型
    4. 注意:

    4.3 get_params(deep=True)

    1. 描述: 获取模型的所有参数
    2. 参数: 如果为真,则将返回此模型和作为模型的所包含子对象的参数
    3. 返回值: 字典类型, 所有的参数
    4. 注意:

    4.4 predict(X)

    1. 描述: 用拟合好的模型对所有样本X进行预测
    2. 参数: 所有预测样本,二维数组(n_samples, n_features)
    3. 返回值: 所有预测 X的预测标签,一维数组,(n_sample, )
    4. 注意:

    4.5 predict_log_proba(X)

    1. 描述: 计算所有预测样本在每个类别上的对数概率
    2. 参数: 所有预测样本,二维数组(n_samples, n_features)
    3. 返回值: 返回模型中每个类的样本的对数概率,二维数组,(n_samples, n_classes)
    4. 注意: 在模型训练时,需要将 probability参数设置为True,才能使用此方法

    4.6 predict_proba(X)

    1. 描述: 计算所有预测样本在每个类别上的概率
    2. 参数: 所有预测样本,二维数组(n_samples, n_features)
    3. 返回值: 返回模型中每个类的样本的对数概率,二维数组,(n_samples, n_classes)
    4. 注意: 在模型训练时,需要将 probability参数设置为True,才能使用此方法

    4.7 score(X, y, sample_weight=None)

    1. 描述: 返回给定测试数据上的平均准确度
    2. 参数: X: 训练数据; y: 训练数据标签; sample_weight: 每个样本的权重,(n_samples,)
    3. 返回值: 浮点类型,平均准确度
    4. 注意:

    4.8 set_params(**params)

    1. 描述: 重置当前模型的参数
    2. 参数: 字典类型,内容为当前模型的参数
    3. 返回值: 重置参数后的模型
    4. 注意:

    5. 总结

    不知不觉六个小时已经过去了,这会儿已经凌晨四点了。本以为这篇文章两个小时就能结束。无奈中间遇到了一个又一个不懂的知识点,整个过程就像升级打怪一样,在整理整个API的过程中,个人对模型的理解更深刻了,颇有收获。

    有时间再继续往下更新~

    希望这篇文档能对各位看官产生一定的帮助, 如有不妥,欢迎评论区指正~

    6. 参考资料

    1. LIBSVM: A Library for Support Vector Machines
    2. 英文版:sklearn.svm.SVC
    3. RBF径向基函数
    4. Gram矩阵和核函数
    5. SVM的概率输出(Platt scaling)
    展开全文
  • 【机器学习】svm.SVC参数详解

    万次阅读 多人点赞 2019-06-20 21:48:17
    sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_s...
    sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None,random_state=None)
    

    参数:

    • C:C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0
      C越大,相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样对训练集测试时准确率很高,但泛化能力弱。C值小,对误分类的惩罚减小,允许容错,将他们当成噪声点,泛化能力较强。

    • kernel :核函数,默认是rbf,可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’
      – 线性:u’v
      – 多项式:(gamma*u’v + coef0)^degree
      – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)
      –sigmoid:tanh(gamma
      u’*v + coef0)

    • degree :多项式poly函数的维度,默认是3,选择其他核函数时会被忽略。

    • gamma : ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’,则会选择1/n_features

    • coef0 :核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。

    • probability :是否采用概率估计.默认为False
      布尔类型,可选,默认为False
      决定是否启用概率估计。需要在训练fit()模型时加上这个参数,之后才能用相关的方法:predict_proba和predict_log_proba

    • shrinking :是否采用shrinking heuristic方法,默认为true

    • tol :停止训练的误差值大小,默认为1e-3

    • cache_size :核函数cache缓存大小,默认为200

    • class_weight :类别的权重,字典形式传递。设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)

    • verbose :允许冗余输出?

    • max_iter :最大迭代次数。-1为无限制。

    • decision_function_shape :‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3

    • random_state :数据洗牌时的种子值,int值

    主要调节的参数有:C、kernel、degree、gamma、coef0

    SVM种类,用途和关键参数表

    在这里插入图片描述

    使用SVM预测模型的通用步骤

    • 选择使用的SVM类
    • 用数据训练模型
    • 检查验证误差并作为基准线
    • 为SVM参数尝试不同的值
    • 检查验证误差是否改进
    • 再次使用最优参数的数据来训练模型

    样例代码

    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    parameters={'kernel':['linear','rbf','sigmoid','poly'],'C':np.linspace(0.1,20,50),'gamma':np.linspace(0.1,20,20)}
    svc = svm.SVC()
    model = GridSearchCV(svc,parameters,cv=5,scoring='accuracy')
    model.fit(X_train,y_train)
    model.best_params_
    model.score(X_test,y_test)
    
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