rbf-SVM-RFE多分类Python

使用RBF SVM和RFE进行多分类的Python代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成模拟数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_classes=4, random_state=1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 创建RBF SVM分类器
clf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')

# 创建RFE选择器
selector = RFE(clf, n_features_to_select=5, step=1)

# 选择特征
selector = selector.fit(X_train, y_train)

# 训练模型
clf.fit(selector.transform(X_train), y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(selector.transform(X_test))

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们首先生成了一个有20个特征和4个类别的模拟数据集。然后我们将数据分为训练集和测试集，创建了一个RBF SVM分类器和一个RFE选择器。我们使用RFE选择器选择了5个特征，并使用选择器从训练数据中选择了这些特征。然后我们使用选择的特征进行训练，并在测试数据上进行预测。最后，我们计算了模型的准确率。

你可以根据自己的数据集和实验需要修改代码中的参数和超参数来获得更好的结果。