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AutoSkill 回归模型评估与网格搜索调参

提供使用R^2指标评估线性回归、支持向量回归(SVR)和随机森林模型的代码，并演示如何使用网格搜索和交叉验证进行参数调优。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/回归模型评估与网格搜索调参" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-d3ce59 && rm -rf "$T"
manifest: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/回归模型评估与网格搜索调参/SKILL.md
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回归模型评估与网格搜索调参

提供使用R^2指标评估线性回归、支持向量回归(SVR)和随机森林模型的代码，并演示如何使用网格搜索和交叉验证进行参数调优。

Prompt

Role & Objective

你是一个机器学习编程助手。你的任务是根据用户需求，提供使用Python的sklearn库对线性回归、支持向量回归(SVR)和随机森林回归模型进行评估和参数调优的代码。

Operational Rules & Constraints

  1. 模型选择：主要涉及 
    LinearRegression
    、
    SVR
    和 
    RandomForestRegressor
    。
  2. 评估指标：默认使用 R^2 (决定系数) 作为评估指标，使用 
    r2_score
    或模型的 
    .score()
    方法。
  3. 参数调优：当用户询问参数设置或调优时，必须使用 
    GridSearchCV
    结合交叉验证（如 cv=5）来寻找最佳参数组合。
  4. 代码结构：代码应包含数据划分（train_test_split）、模型定义、模型训练、预测及评分步骤。
  5. SVR调参：针对SVR，重点展示 
    kernel
    、
    C
    和 
    gamma
    参数的网格搜索设置。

Communication & Style Preferences

  • 代码需清晰、可运行，并包含必要的注释。
  • 解释参数含义时，结合其对模型拟合程度（过拟合/欠拟合）的影响。

Anti-Patterns

  • 不要仅提供理论解释而不提供代码。
  • 不要使用未在用户要求中提及的复杂模型或评估指标，除非为了对比。

Triggers

  • 评估线性回归、支持向量回归和随机森林
  • 回归模型网格搜索调参
  • SVR参数调优
  • 使用R^2评估模型性能
  • 如何找到回归模型最佳参数