SVMに加えてランダムフォレストもトライ。 scikit-learnで最適なパラメータを決めるためにGrid Searchを使う | tatsushim's blogランダムフォレストもSVMもあまりスコア変わらなかったです。ハイ。 ６２％程度。

前回のソースではgrid_searchの使い方が誤っていたので修正。 cross_validationはしてくれそう fitを呼び出すときに、学習用データ、テスト用データに分割とか考えなくてデータ全部ぶち込めばよさそう。 SVMのアルゴリズムごとにパラメータが違う場合 カーネ…