使用SVM算法判断土壤是否适合种植作物，包括数据预处理、特征提取、结果评估等方面python代码

下面是一个使用SVM算法判断土壤是否适合种植作物的Python代码，包括数据预处理、特征提取、结果评估等方面：

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv("soil_data.csv")

# 数据预处理：处理缺失值和类别型数据
data.dropna(inplace=True)
data = pd.get_dummies(data, columns=["soil_type"])

# 特征提取：选择相关特征
X = data[["ph", "temp", "humidity", "rainfall", "soil_type_clayey", "soil_type_loamy", "soil_type_sandy"]].values
y = data["suitable_for_crops"].values

# 数据标准化
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = SVC(kernel="linear")
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 结果评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

说明：

1. 首先导入所需的库。
2. 读取数据并进行数据预处理，包括处理缺失值和类别型数据。
3. 选择相关特征进行特征提取。
4. 对数据进行标准化。
5. 划分训练集和测试集。
6. 使用SVM算法进行模型训练。
7. 对测试集进行预测并计算模型准确率。