sklearn.svm.linearsvc实现肿瘤分类案例-CSDN博客

在sklearn库中的SVM（支持向量机）模块中，`LinearSVC`是一个线性模型，常用于二分类问题。它属于支持向量分类（SVC）算法的一个特殊情况，当核函数设为"linear"（即线性内核）时，它的效率会比较高。下面是一个简单的例子，说明如何使用`LinearSVC`对肿瘤数据进行二分类：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import LinearSVC
import pandas as pd

# 加载鸢尾花（Iris）数据集作为简化版肿瘤数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征进行简化处理，假设它是肿瘤相关特征
y = iris.target  # 划分类别

# 数据预处理：归一化数值型特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练LinearSVC模型
svm_model = LinearSVC()
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = svm_model.predict(X_test)

# 检查性能指标，如准确率
accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

#