pca = PCA(n_components=6)
newtrain = pca.fit_transform(train)
print pca.explained_variance_ratio_
print np.sum(pca.explained_variance_ratio_)
print np.shape(newtrain)
train = newtrain
##########################################################################################################################
###############################################Train the model
ff = mysvc.training_manCV()
df = ff.trainSVC(train, trainlabel, "poly", Cmin=-10, Cmax=10, numC=21, rmin=-10, rmax=10, numr=21, degree=4)
df.to_csv(
"/home/peng/git/Machine_learning_for_reliability_analysis/Test_1/Results/poly_pca6_cm_10CV_d4_n10_p10_21.csv",
header=True,
)
################################################ ####
####################### Read the cm and convert cm to metrics########
