本文整理汇总了Python中sklearn.svm.LinearSVC.C方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python LinearSVC.C方法的具体用法？Python LinearSVC.C怎么用？Python LinearSVC.C使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.svm.LinearSVC的用法示例。
在下文中一共展示了LinearSVC.C方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: findOptSVM
# 需要导入模块: from sklearn.svm import LinearSVC [as 别名]
# 或者: from sklearn.svm.LinearSVC import C [as 别名]
def findOptSVM(texts,y ):
vect = CountVectorizer(preprocessor=preprocessor)
tfidf = TfidfTransformer()
#svc = SGDClassifier()
svc = LinearSVC()
vX = vect.fit_transform(texts)
tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(tfidfX,y,test_size=0.33,random_state=42)
accuracyArr = []
cRange = np.logspace(-5,5,10)
for c in cRange:
#svc.alpha = c
svc.C = c
svc.fit(X_train,y_train)
accuracyArr.append(svc.score(X_test,y_test))
C_opt = cRange[np.argmax(accuracyArr)]
return C_opt