已有20个训练模型，利用支持向量机来判断食物生熟度Python

在Python中，如果你已经有20个训练模型并且它们都是基于支持向量机(SVM)来进行食物生熟度的分类，你可以按照以下步骤操作：

1. **数据准备**：首先，你需要将这20个模型的数据集准备好，包括特征（如颜色、质地、气味等）和对应的标签（生的、半熟的、全熟的）。确保数据已经被正确地预处理和划分为了训练集和测试集。

2. **加载模型库**：导入必要的库，比如`sklearn`，它是Python中用于机器学习的强大工具，其中包含了SVM模块。

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

3. **模型加载与整合**：对于每个单独的模型，如果保存为文件（如pickle或joblib），可以读取并封装成一个函数。例如：

def load_model(model_path):
    model = pickle.load(open(model_path, 'rb'))
    return model

models = [load_model(f'model_{i}.pkl') for i in range(1, 21)]

4. **预测生熟度**：对新的食物样本，通过遍历所有模型并计算预测结果，找出多数投票的结果作为最终分类。或者，你可以选择集成方法（如Stacking）来综合多个模型的预测。

def predict_food_state(features):
    predictions = [model.predict([features])[0] for model in models]
    most_common = Counter(predictions).most_common(1)
    return most_common[0][0]

# 使用predict_food_state 函数进行预测...

5. **评估性能**：定期评估整个模型集合的性能，看是否能改善生熟度分类的准确率。如果模型间差异较大，可能需要调整模型参数或者改进特征工程。