用支持向量机进行分类Aaron,OperatingSystem,100 Aaron,Python,50 Aaron,ComputerNetwork,30 Aaron,Software,94 Abbott,DataBase,18 Abbott,Python,82 Abbott,ComputerNetwork,76 Abel,Algorithm,30 Abel,DataStructure,38 Abel,OperatingSystem,38 Abel,ComputerNetwork,92
时间: 2023-08-05 07:06:27 浏览: 54
首先,我们需要将数据集转换为一个可以被 SVM 分类器使用的形式。为此,我们可以将每个学生的不同课程成绩作为特征,将他们的名字作为标签。以下是数据集的转换结果:
| 学生姓名 | 操作系统 | Python | 计算机网络 | 软件 | 数据库 | 算法 | 数据结构 | 标签 |
| -------- | ------- | ------ | ---------- | ---- | ------ | ---- | -------- | ---- |
| Aaron | 100 | 50 | 30 | 94 | 0 | 0 | 0 | Aaron|
| Abbott | 0 | 82 | 76 | 0 | 18 | 0 | 0 | Abbott|
| Abel | 38 | 0 | 92 | 0 | 0 | 30 | 38 | Abel |
现在我们可以使用 SVM 分类器对这些数据进行分类。我们首先需要将数据集分成训练集和测试集。我们可以使用 scikit-learn 库来实现这一点:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将特征与标签分离
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用 scikit-learn 库中的 SVM 分类器来训练模型,并对测试集进行预测:
```python
from sklearn.svm import SVC
# 创建 SVM 分类器
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)
```
最后,我们可以使用 scikit-learn 库中的一些评估指标来评估模型的性能,例如精度、召回率和 F1 分数:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
# 计算精度、召回率和 F1 分数
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')
print('精度:', accuracy)
print('召回率:', recall)
print('F1 分数:', f1)
```
这里使用的是线性核函数,惩罚系数为 1 的 SVM 分类器。您可以尝试其他不同的核函数和惩罚系数,以比较它们的性能。