支持向量机(SVM)分类器
时间: 2024-06-01 12:07:16 浏览: 20
支持向量机是一种监督学习算法,可以用于分类和回归分析[^1]。SVM分类器的主要思想是将训练数据映射到高维空间中,并找到一个最优的超平面,将不同类别的数据分离开来。其关键在于如何确定超平面以及支持向量。以下是一个简单的SVM分类器例子:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
# 加载iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
```
在这个例子中,我们使用Sklearn库中的SVM分类器,并使用Iris数据集进行训练和测试。首先,我们将数据集分成训练集和测试集。然后,我们创建一个SVM分类器,并使用训练集进行训练。最后,我们使用测试集进行预测,并计算模型的准确率。
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