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

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。