使用SVM对鸢尾花数据进行分类。 注:1、调用sklearn内的SVM模型 2、使用不同的核函数,并对每个核函数得到的准确率进行分析。 3、调节参数C,使模型准确率达到最高。 4、分别计算TP(真阳性)、FN(伪阴性)、FP(伪阳率)、TN(真阴性)
时间: 2023-12-28 17:51:59 浏览: 34
好的,我明白了你的问题。下面是回答:
首先,我们可以先导入鸢尾花数据集,并将其分为训练集和测试集。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用sklearn内置的支持向量机模型SVM来对数据进行分类。我们可以尝试使用不同的核函数来进行分类,这里我选择了线性核函数、多项式核函数、径向基核函数和sigmoid核函数。
```python
from sklearn.svm import SVC
# 线性核函数
linear_svm = SVC(kernel='linear')
linear_svm.fit(X_train, y_train)
linear_score = linear_svm.score(X_test, y_test)
# 多项式核函数
poly_svm = SVC(kernel='poly')
poly_svm.fit(X_train, y_train)
poly_score = poly_svm.score(X_test, y_test)
# 径向基核函数
rbf_svm = SVC(kernel='rbf')
rbf_svm.fit(X_train, y_train)
rbf_score = rbf_svm.score(X_test, y_test)
# sigmoid核函数
sigmoid_svm = SVC(kernel='sigmoid')
sigmoid_svm.fit(X_train, y_train)
sigmoid_score = sigmoid_svm.score(X_test, y_test)
```
我们可以打印出每个核函数得到的准确率,以及找出准确率最高的核函数和其对应的参数C。
```python
print('Linear SVM accuracy:', linear_score)
print('Poly SVM accuracy:', poly_score)
print('RBF SVM accuracy:', rbf_score)
print('Sigmoid SVM accuracy:', sigmoid_score)
# 找出准确率最高的核函数
best_kernel = max(linear_score, poly_score, rbf_score, sigmoid_score)
if best_kernel == linear_score:
print('Best kernel: Linear')
best_svm = linear_svm
elif best_kernel == poly_score:
print('Best kernel: Poly')
best_svm = poly_svm
elif best_kernel == rbf_score:
print('Best kernel: RBF')
best_svm = rbf_svm
else:
print('Best kernel: Sigmoid')
best_svm = sigmoid_svm
# 调节参数C
best_score = 0
for C in range(1, 11):
svm = SVC(kernel=best_svm.kernel, C=C)
svm.fit(X_train, y_train)
score = svm.score(X_test, y_test)
if score > best_score:
best_score = score
best_C = C
print('Best C:', best_C)
```
最后,我们可以计算出每个分类的TP、FN、FP和TN值。
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
predicted = best_svm.predict(X_test)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, predicted).ravel()
print('True positive:', tp)
print('False negative:', fn)
print('False positive:', fp)
print('True negative:', tn)
```
希望这个回答能够帮到你!
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