机器学习中根据训练组中及验证组的AUC均大于075且训练组AUC和验证组AUC差值小于01两个条件对SVM进行随机搜索调参若不满足条件则一直进行调参python代码

以下是一个简单的python代码示例，用于通过随机搜索调整SVM模型的参数，以满足指定的AUC条件：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 定义SVM模型
model = svm.SVC()

# 定义参数范围
param_dist = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],
    'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'],
    'gamma': ['scale', 'auto'] + [x * 0.01 for x in range(1, 101)],
    'degree': [2, 3, 4, 5],
    'coef0': [0.0, 0.5, 1.0]
}

# 定义随机搜索对象
rs = RandomizedSearchCV(
    model,
    param_distributions=param_dist,
    scoring='roc_auc',
    n_iter=100,
    cv=5,
    n_jobs=-1
)

# 迭代调整参数，直到满足条件
while True:
    rs.fit(X_train, y_train)
    auc_train = roc_auc_score(y_train, rs.predict_proba(X_train)[:, 1])
    auc_valid = roc_auc_score(y_valid, rs.predict_proba(X_valid)[:, 1])
    if auc_train > 0.75 and auc_valid > 0.75 and abs(auc_train - auc_valid) < 0.1:
        break

在上面的代码示例中，我们首先定义了一个SVM模型，并指定了一些可能的参数值范围。然后，我们使用RandomizedSearchCV对象进行随机搜索，以找到最佳的参数组合。在每个迭代中，我们使用训练集和验证集计算AUC得分，并检查是否满足指定的条件。如果满足条件，则退出循环，否则继续迭代调整参数