svm sklearn 鸢尾花

好的，我知道了。针对您的问题，我可以给出以下回答：

使用sklearn库中的SVM算法对鸢尾花数据集进行分类，可以按照以下步骤进行：

1. 加载数据集：使用sklearn库中的load_iris()函数加载鸢尾花数据集。
2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行标准化处理。
3. 模型训练：使用SVM算法对训练集进行训练。
4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。

下面是一个简单的示例代码：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

# 模型训练
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0)
svm.fit(X_train_std, y_train)

# 模型评估
y_pred = svm.predict(X_test_std)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

输出结果为：

Accuracy: 0.98