机器学习鸢尾花svm实现报告

鸢尾花分类问题是机器学习中的一个经典问题，它的目标是根据花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征，将鸢尾花分为三个互不相同的品种：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。支持向量机（SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，可以用于解决分类问题，包括鸢尾花分类问题。

本报告中，我们将使用Python语言和Scikit-learn库来实现鸢尾花分类问题的SVM算法，并对算法的性能进行评估。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。我们将使用Scikit-learn库中的load_iris()函数来加载鸢尾花数据集，并将其分为训练集和测试集。

# 导入库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

接下来，我们将创建一个SVC对象，并使用fit()函数将训练数据拟合到模型中。

# 创建SVC对象
svm = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)

# 将训练数据拟合到模型中
svm.fit(X_train, y_train)

在训练完成后，我们可以使用predict()函数来预测测试集的标签，并使用accuracy_score()函数来计算模型的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 预测测试集的标签
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("准确率:", accuracy)

最后，我们可以使用confusion_matrix()函数来计算模型的混淆矩阵，并使用classification_report()函数来生成模型的分类报告。

from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 生成分类报告
cr = classification_report(y_test, y_pred)

print("混淆矩阵:")
print(cm)

print("分类报告:")
print(cr)

通过以上步骤，我们已经成功地实现了鸢尾花分类问题的SVM算法，并对算法的性能进行了评估。