1、数据集 https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv 2、利用sklearn中的方法实现SVM算法
时间: 2023-12-21 15:04:26 浏览: 33
好的,我可以为您解答。以下是使用sklearn实现SVM算法对鼠标病毒数据集进行分类的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv')
# 将标签列分离
X = data.drop('class', axis=1)
y = data['class']
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0)
# 在训练集上拟合分类器模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算预测精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库中的`read_csv()`函数加载数据集。然后,我们将标签列分离出来,并将数据集拆分为训练集和测试集。接着,我们创建了一个SVC分类器,使用线性核函数和一个正则化参数C=1.0。然后,在训练集上拟合分类器模型,并在测试集上进行预测。最后,计算预测精度并输出结果。
希望这可以帮助您了解如何使用sklearn实现SVM算法对数据集进行分类。
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