СРОЧНО!! Помогите пожалуйста!!

"ответ"

Сам думай грамотей

Это в ВУЗе?

 # Импорт необходимых библиотек 
import numpy as np 
import pandas as pd 
from sklearn import datasets 
from sklearn.svm import SVC 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 
 
# Загрузка датасета (например, Ирисы) 
# Замените это на ваш датасет (X, y) 
iris = datasets.load_iris() 
X = iris.data 
y = iris.target 
 
# Задаем словарь параметров для модели SVM 
parameters = { 
    'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf'], 
    'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10], 
    'gamma': [0.01, 0.1, 0.5, 1] 
} 
 
# Создаем объект класса SVC с random_state=21 
model = SVC(random_state=21) 
 
# Создаем объект GridSearchCV с созданной моделью и param_grid 
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=parameters, cv=3) 
 
# Обучаем модель на всем датасете 
grid_search.fit(X, y) 
 
# Выводим метрику точности для обученной модели 
accuracy = grid_search.score(X, y) 
print(f"Метрика точности оптимальной модели: {accuracy:.2f}") 
 
# Выводим параметры наилучшей модели 
best_model = grid_search.best_estimator_ 
print(f"Выбранная функция ядра: {best_model.kernel}") 
print(f"Значение параметра C: {best_model.C}") 
 

Ответы на вопросы:
Метрика точности оптимальной модели: Выводится в формате с округлением до двух знаков после запятой.

Функция ядра, выбранная GridSearchCV для наиболее оптимальной модели: Выводится в результате выполнения кода.

Значение параметра C для найденной оптимальной модели: Также выводится в результате выполнения кода.

Запустив этот код, вы получите необходимые значения для метрики точности, функции ядра и параметра C.

Для выполнения задачи по поиску оптимальных гиперпараметров модели SVM с использованием `GridSearchCV`, сначала вам нужно определить диапазоны параметров, как указано в вашем описании. Затем вы сможете обучить модель на всем датасете `(X, y)` и получить метрики.

Вот как это можно сделать:

python
# Импортируем необходимые модули
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification

# Создаем искусственный набор данных (или можете использовать свой собственный)
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, random_state=42)

# Задаем словарь параметров для модели SVM, которые мы хотим варьировать
parameters = {
'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf'],
'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10],
'gamma': [0.01, 0.1, 0.5, 1]
}

# Создаем объект SVC
svm = SVC(random_state=21)

# Создаем объект GridSearchCV
grid_search = GridSearchCV(estimator=svm, param_grid=parameters, cv=5, scoring='accuracy')

# Обучаем модель на всем датасете
grid_search.fit(X, y)

# Получаем метрики и параметры наилучшей модели
best_score = grid_search.best_score_
best_params = grid_search.best_estimator_

# Выводим результаты
print("Наилучшая точность:", best_score)
print("Наилучшие параметры:", best_params)


### Описание кода:
1. Импортируем необходимые библиотеки.
2. Создаем набор данных (можете заменить его на свой).
3. Определяем диапазоны параметров в словаре `parameters`.
4. Создаем объект SVM.
5. Создаем объект `GridSearchCV` с вашей моделью, параметрами и выбором метрики (в данном случае точности).
6. Обучаем модель на всем датасете.
7. Извлекаем и выводим наилучшее значение метрики и соответствующие параметры модели.

Параметр `cv` в `GridSearchCV` указывает, сколько раз будет выполняться перекрестная проверка. Вы можете настроить это значение в зависимости от размера вашего набора данных и необходимой надежности оценок.