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python - 带有 RandomizedSearchCV 的 Sklearn OneClassSVM：“ValueError：‘f’不在列表中”

问题描述

我正在尝试训练一个用于异常检测的一类 SVM。我想使用随机搜索来调整我的模型。

我设置了模型参数的范围。但是，我收到此错误，但未能找到其原因。ValueError：“f”不在列表中

加载我的数据和相关库后。我指定了 SVM 模型详细信息，如下所示：

param_dist = {"kernel":"rbf",
              "gamma" : np.logspace(-9, 3, 13),
              "nu" : np.linspace(0.01, 0.99, 99)}
clf = svm.OneClassSVM()

clf_cv = RandomizedSearchCV(estimator  = clf, param_distributions = param_dist,  scoring = "accuracy")

值得注意的是，我的训练数据大小为 (500000,5)。

当我尝试训练模型时，

clf_cv.fit(Xtrain)

我收到以下错误


*My directory*\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py in _dense_fit(self, X, y, sample_weight, solver_type, kernel, random_seed)
    252                 cache_size=self.cache_size, coef0=self.coef0,
    253                 gamma=self._gamma, epsilon=self.epsilon,
--> 254                 max_iter=self.max_iter, random_seed=random_seed)
    255 
    256         self._warn_from_fit_status()

sklearn\svm\libsvm.pyx in sklearn.svm.libsvm.fit()

ValueError: 'f' is not in list

我试图追查错误的原因，但我仍然无法弄清楚。

标签： pythonscikit-learn

解决方案

问题在于您的param_distributions. 正如RandomizedSearchCV的文档所述：

param_distributions : dict 字典，参数名称（字符串）作为键和分布或要尝试的参数列表。发行版必须提供 rvs 抽样方法（例如来自 scipy.stats.distributions 的那些）。如果给出一个列表，则对其进行均匀采样。

基本上所有的值都param_distributions需要是列表或 rvs 方法。因此，在这种情况下，值kernel应该是['rbf']而不是'rbf'。

您看到的原因ValueError: 'f' is not in list是字符串“rbf”被拆分为“r”、“b”、“f”，当您调用 fit 时，“f”作为内核的值传递。在 svm 的内部，sklearn.svm.libsvm.fit被称为。您可以在第 170 行看到一个在可用内核列表中查找内核的检查。这就是错误的实际来源。

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