Python实现:对数据文件seeds.csv使用libsvm 软件包构造SVM模型
时间: 2023-06-25 22:06:21 浏览: 75
首先,需要安装libsvm软件包。可以通过以下命令在终端中安装:
```
pip install -U libsvm
```
接下来,导入所需的库和模块:
```python
import pandas as pd
from svmutil import * # 导入libsvm的python接口svmutil
```
读取数据文件seeds.csv并将其转换为libsvm支持的格式:
```python
df = pd.read_csv('seeds.csv')
y = df.pop('Type').values.tolist() # 提取标签列,并转换为列表
x = df.values.tolist() # 将特征列转换为列表
# 将数据转换为libsvm支持的格式
prob = svm_problem(y, x)
```
接下来,使用交叉验证法选择最优的SVM模型参数:
```python
param = svm_parameter('-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1') # 设置SVM参数
acc = svm_train(prob, param) # 进行交叉验证
print('交叉验证准确率:{:.2f}%'.format(acc * 100))
```
最后,可以使用训练好的模型进行预测:
```python
model = svm_train(prob, param) # 训练模型
y_pred, _, _ = svm_predict(y, x, model) # 进行预测
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from svmutil import *
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('seeds.csv')
# 提取标签列,并转换为列表
y = df.pop('Type').values.tolist()
# 将特征列转换为列表
x = df.values.tolist()
# 将数据转换为libsvm支持的格式
prob = svm_problem(y, x)
# 使用交叉验证法选择最优的SVM模型参数
param = svm_parameter('-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1')
acc = svm_train(prob, param)
print('交叉验证准确率:{:.2f}%'.format(acc * 100))
# 训练模型并进行预测
model = svm_train(prob, param)
y_pred, _, _ = svm_predict(y, x, model)
print('预测结果:', y_pred)
```