SVM多分类预测并输出评价指标python

在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现SVM多分类预测，并输出评价指标。具体步骤如下：

1. 导入库和数据集

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.svm import SVC

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

2. 数据预处理

sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3. 定义SVM分类器并训练模型

clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

4. 预测并输出评价指标

y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

上述代码将会输出SVM分类器的评价指标，包括精确率、召回率、F1值和支持度等。其中，分类器的超参数可以根据具体情况进行调整，如C和kernel等。在实际应用中，可以根据评价指标来评估分类器的性能，以确定是否需要改进模型或调整超参数。