= SVC(kernel='rbf', gamma=0.1,C=100)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 7)
步骤8:分析和比较机器学习模型的训练时间...Train_Time = \[
train\_time\_ada,
train\_time\_xgb,
train\_time\_sgd,
train\_time\_svc...花费了最多的时间,原因可能是我们已经将一些关键参数传递给了SVC。...因此,我们将尝试通过微调adaboost和SVC的超参数来进一步优化它们。...本文摘选《Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》。