写一段python代码，包含很多复杂的算法

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-09-25 15:17 51阅读 0赞

以下是一段包含多种复杂算法的 Python 代码示例：

import numpy as npfrom sklearn import svm, metrics
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.datasets import fetch_openml
    
    # 载入 MNIST 数据集
    mnist = fetch_openml('mnist_784')
    X, y = mnist["data"], mnist["target"]
    
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]
    
    # 调用 SVM 算法，使用网格搜索调参
    param_grid = {
         'C': [0.1, 1, 10, 100], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
    svm_clf = svm.SVC()
    grid_search = GridSearchCV(svm_clf, param_grid, cv=3, n_jobs=-1)
    grid_search.fit(X_train, y_train)
    
    # 输出最优参数
    print("SVM best parameters: ", grid_search.best_params_)
    
    # 计算 SVM 在测试集上的准确率
    svm_predictions = grid_search.predict(X_test)
    svm_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, svm_predictions)
    print("SVM accuracy: ", svm_accuracy)
    
    # 使用随机森林算法
    rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    rf_clf.fit(X_train, y_train)
    
    # 计算随机森林在测试集上的准确率
    rf_predictions = rf_clf.predict(X_test)
    rf_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, rf_predictions)
    print("Random Forest accuracy: ", rf_accuracy)

这段代码中包含了 SVM (支持向量机) 算法和随机森林算法，它们都是常用的机器学习算法。其中SVM算法使用了网格搜索来调参，能够找到最优的超参数组合。最后，

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