Я думаю, что машинное обучение интересно, и я изучаю документацию по scikit learn для удовольствия. Ниже я провел некоторую очистку данных, и дело в том, что я хочу использовать поиск по сетке, чтобы найти наилучшие значения для параметров.

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import metrics
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score


cats = ['sci.space','rec.autos','rec.motorcycles']
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train',remove=('headers', 'footers', 'quotes'), categories = cats)
newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test',remove=('headers', 'footers', 'quotes'), categories = cats)

vectorizer = TfidfVectorizer( stop_words = "english")


vectors = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data)
vectors_test = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)

clf =  SVC(C=0.4,gamma=1,kernel='linear')

clf.fit(vectors, newsgroups_train.target)
vectors_test = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)
pred = clf.predict(vectors_test)
print(accuracy_score(newsgroups_test.target, pred))

Точность: 0,849

Я слышал о поиске по сетке, чтобы найти оптимальное значение параметров, но я не могу понять, как это сделать. Можете ли вы уточнить? Это то, что я пытался, но это не правильно. Я хотел бы узнать правильный путь вместе с некоторыми объяснениями. Спасибо

Cs = np.array([0.001, 0.01, 0.1, 1, 10])
gammas = np.array([0.001, 0.01, 0.1, 1])
model = SVC()
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=dict(Cs=alphas,gamma=gammas))
grid.fit(newsgroups_train.data, newsgroups_train.target)
print(grid)
# summarize the results of the grid search
print(grid.best_score_)
print(grid.best_estimator_.alpha)

РЕДАКТИРОВАТЬ на основе полученного ответа:

parameters = {'C': [1, 10], 
          'gamma': [0.001, 0.01, 1]}
model = SVC()
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=parameters)
grid.fit(vectors, newsgroups_train.target)
print(grid)
# summarize the results of the grid search
print(grid.best_score_)
print(grid.best_estimator_)

Это возвращает:

GridSearchCV(cv='warn', error_score='raise-deprecating',
       estimator=SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto_deprecated',
  kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
  shrinking=True, tol=0.001, verbose=False),
       fit_params=None, iid='warn', n_jobs=None,
       param_grid={'C': [1, 10], 'gamma': [0.001, 0.01, 1]},
       pre_dispatch='2*n_jobs', refit=True, return_train_score='warn',
       scoring=None, verbose=0)
0.8532212885154061
SVC(C=10, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=1, kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

Мне нужны разъяснения по этим вопросам:

1)What actually is displayed on the results?
2)Does it also take ranges for C as 1 to 10 or either 1 or 10? 
3)Can you suggest anything    to improve accuracy further?  
4)I noticed that the Tfidf made the accuracy worse even though it 
              cleaned the data from words that dont have any value