对某种特殊疾病的200病人进行血液采样,对这200分血液样本进行特征提取,提取特征x和特征y,对于患该疾病的病人打上标签1,没有患该疾病的病人打上标签-1,数据集中间红色的点云表示患病,紫色点云表示不患病。新到一部分病人的血液样本特征中间深红色的点云表示患病,深蓝色点云表示不患病。请使用已有样本训练SVM模型,并使用新到一部分病人的血液样本的数据测试SVM模型的准确率
时间: 2024-03-12 18:45:07 浏览: 24
这是一个二分类问题,可以使用支持向量机(SVM)模型进行分类。以下是一个简单的 Python 代码示例,展示如何使用已有样本训练 SVM 模型,并使用新到一部分病人的血液样本数据测试 SVM 模型的准确率:
```python
import numpy as np
from sklearn import svm
# 加载数据集
def loadDataSet(fileName):
dataMat = []
labelMat = []
with np.load(fileName) as data:
dataMat = data['x_y']
labelMat = data['labels']
return dataMat, labelMat
# 训练 SVM 模型
def trainSVM(trainData, trainLabels):
clf = svm.SVC(kernel='linear') # 线性 SVM
clf.fit(trainData, trainLabels)
return clf
# 测试 SVM 模型
def testSVM(testData, testLabels, clf):
predict = clf.predict(testData)
accuracy = np.mean(predict == testLabels)
return accuracy
# 加载已有样本
trainData, trainLabels = loadDataSet('train_data.npz')
# 训练 SVM 模型
clf = trainSVM(trainData, trainLabels)
# 加载新到一部分病人的血液样本数据
testData, testLabels = loadDataSet('test_data.npz')
# 测试 SVM 模型
accuracy = testSVM(testData, testLabels, clf)
print('SVM accuracy:', accuracy)
```
其中,`loadDataSet` 函数用于加载数据集,`trainSVM` 函数用于训练 SVM 模型,`testSVM` 函数用于测试 SVM 模型。在本示例中,我们使用线性 SVM 进行分类。`train_data.npz` 和 `test_data.npz` 分别是已有样本和新到一部分病人的血液样本数据。您需要将数据集文件路径替换为自己的数据集文件路径。最终输出 SVM 模型在测试数据集上的准确率。