from sklearn import svm # 加载sklearn库来调用svm算法 import joblib #基于sklearn的SVM模型保存与调用 X = [[0, 0], [1, 1]] #输入的数据 y = [0, 1] #输入数据对应的类别(标签) #1.调用sklearn库实现svm算法 ################# Begin ################# ################# End ################# #2.开始训练 ################# Begin ################# ################# End ################# joblib.dump(clf, "my_model.m") #将训练好的结果保存模型参数 clf = joblib.load("my_model.m") #加载之前保存的模型参数进行预测 test_X = [[0.5, 0.5], [1.5, 1.5]] #输入需要预测的数据 print(clf.predict(test_X)) # 调用预测函数进行分类 print(clf.score(X,y)) #它提供了一个缺省的评估法则来评估模型,简要的说,它用你训练好的模型在测试集上进行评分(0~1)1分代表最好 print(clf.support_vectors_) #输出当前的支持向量
时间: 2024-04-04 08:30:11 浏览: 15
您的问题是关于使用 SVM 算法进行分类的 Python 代码。这段代码使用了 sklearn 库来调用 SVM 算法,并使用 joblib 库来保存和加载训练好的模型参数。输入的数据是 X 和对应的类别标签 y。训练好的模型参数被保存在 my_model.m 文件中。接着,加载之前保存的模型参数进行预测,并使用 predict 函数对输入的数据进行分类。最后,使用 score 函数评估模型的性能,并输出当前的支持向量。
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基于sklearn的svm
基于sklearn的svm是一种机器学习算法,它是一种监督学习算法,属于分类算法的一种。该算法的核心思想是构建一个超平面,将不同类别的数据分开。具体来说,它通过找到最优的决策边界,将数据划分成两个或多个不同的类别。
在sklearn库中,使用svm算法需要导入SVM模块。然后,可以通过调用SVM模块中的SVC类来创建一个svm分类器。SVC类提供了多种参数,其中最重要的是kernel参数,它控制了svm算法中的核函数类型。
下面是一个示例代码,演示了如何使用sklearn库中的svm算法进行分类:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成两个分离的高斯分布样本集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6)
# 创建一个svm分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000)
# 训练分类器
clf.fit(X, y)
# 预测新样本的类别
new_samples = [[-3, 4], [0, 0]]
print(clf.predict(new_samples))
```
在上面的示例中,我们使用make_blobs函数生成了两个高斯分布样本集,然后创建了一个svm分类器,并使用fit方法训练了分类器。最后,我们使用predict方法预测了两个新样本的类别。
#-----支持向量机--------- from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score model=svm.SVC(kernel = "linear")#线性(linear) #model=svm.SVC(kernel = "poly")#多项式(poly) #model=svm.SVC(kernel = "rbf")#高斯核(rbf) #训练模型 model.fit(X_train, y_train)
这段代码使用支持向量机(SVM)进行分类任务。首先,它导入了svm模块和accuracy_score评估指标。然后,它创建了一个SVC对象,并选择了线性(linear)内核作为模型的核函数。接下来,它使用训练集数据(X_train和y_train)来训练模型,通过调用fit()方法。
SVM是一种常用的分类算法,它可以根据数据的特征将其分为不同的类别。在这段代码中,模型使用训练集数据学习模式,并在后续的预测中使用学到的模式进行分类。
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