帮我写一个用SVM的代码示例
时间: 2023-03-10 12:28:38 浏览: 91
# 以下是使用SVM示例的Python代码:from sklearn.svm import SVC# 创建数据
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]# 创建支持向量机
clf = SVC(kernel='linear')# 训练模型
clf.fit(X, y)# 预测结果
print(clf.predict([[2., 2.]]))
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帮我写一个SVM的代码
Sure, 我可以帮您写一个SVM的代码。以下是Python代码示例:
```
from sklearn import svm
# 数据准备
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
# 实例化分类器
clf = svm.SVC()
# 拟合数据并进行预测
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[2., 2.]]))
```
帮我用R语言写一个SVM代码并给出鸢尾花示例
好的,以下是使用R语言编写SVM代码并使用鸢尾花数据集的示例代码:
```R
# 加载鸢尾花数据集
data(iris)
library(e1071)
# 分割数据集
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
# 构建SVM模型
model <- svm(Species ~ ., data=train, kernel="linear", cost=1)
# 在测试集上进行预测
pred <- predict(model, test[,-5])
# 计算模型的预测准确率
accuracy <- sum(pred == test$Species)/nrow(test)
cat("SVM模型的预测准确率为:", accuracy)
```
请注意,代码中我们使用的是鸢尾花数据集,这是为了演示如何使用SVM算法来分类数据。如果您想要运行这个代码,请确保已经安装了e1071库,否则需要先安装:
```R
install.packages('e1071')
```