多元分类支持向量机python实现

多元分类支持向量机（Multiclass Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习方法，特别适用于二分类问题，但也可以扩展到多类问题。在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来实现多元分类SVM。这里是一个简单的步骤概述：

1. 导入所需的库：

from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2. 加载数据集（假设是iris数据集）：

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

3. 数据预处理（对类别进行编码）：

le = LabelEncoder()
y_encoded = le.fit_transform(y)

4. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_encoded, test_size=0.2, random_state=42)

5. 创建并训练多元分类SVM模型：

svm_classifier = svm.SVC(kernel='linear')  # 或者根据需求选择不同的核函数
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

6. 预测测试集：

y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

7. 评估性能：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
print(classification_report(y_test, y_pred))