支持向量机算法实现分类预测python代码

好的，以下是使用Python实现支持向量机算法进行分类预测的代码示例：

首先，我们需要导入需要的库，包括numpy、pandas和sklearn：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们加载数据集并进行预处理：

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 数据规范化
X = data.drop('label', axis=1)
X = (X - X.mean()) / X.std()
y = data['label']

然后，我们将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们使用SVM分类器进行训练和预测：

# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

最后，我们可以根据需要对SVM分类器进行优化，例如调整超参数、使用不同的核函数等。

希望这个示例代码能帮到您！