scikit在训练期间学习SVM停止和访问

Question

我正在使用scikitlearn来训练SVM。我想知道可以经常停下训练来测试当前模型在我的验证集上的准确性。最终我想要生成一个验证准确度曲线。使用.Fit（）一直训练SVM，但这只是在末尾给我一个精度数据点

Answer 1

有一个小技巧可以用于实际。

你可以玩SVC分类器的参数max_iter。例如，您可以获得具有不同迭代次数的多个分类器。

这里是你可以做什么：

import numpy as np 

for i in np.arange(10, 1000, 100): 
    svm = SVC(max_iter=i) # and your other parameters 
    svm.fit(X, y) 
    ... # here retrieve your metrics 

这样做会告诉你如何分类进行不同层次的培训。