根据以下条件生成Python代码:根据选定数据特征设计三个以监督的方式构建的可以支持向量机和决策树候选分类器,根据问卷中每个问题的得分对患者的结果进行分类,使用数据特征作为候选系统的输入,以取代数据集中给定的原始数据。
时间: 2024-05-31 21:07:54 浏览: 8
# 导入必要的库
from sklearn import svm
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 设计三个支持向量机分类器
svm_classifier_1 = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
svm_classifier_2 = svm.SVC(kernel='poly', degree=3, C=1)
svm_classifier_3 = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C=1)
# 设计三个决策树分类器
dt_classifier_1 = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
dt_classifier_2 = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3)
dt_classifier_3 = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=5)
# 将特征作为输入,将得分作为标签
X = 特征数据
y = 得分数据
# 拟合模型
svm_classifier_1.fit(X, y)
svm_classifier_2.fit(X, y)
svm_classifier_3.fit(X, y)
dt_classifier_1.fit(X, y)
dt_classifier_2.fit(X, y)
dt_classifier_3.fit(X, y)
# 预测结果
svm_result_1 = svm_classifier_1.predict(X_test)
svm_result_2 = svm_classifier_2.predict(X_test)
svm_result_3 = svm_classifier_3.predict(X_test)
dt_result_1 = dt_classifier_1.predict(X_test)
dt_result_2 = dt_classifier_2.predict(X_test)
dt_result_3 = dt_classifier_3.predict(X_test)