python写一段RFE计算高斯核SVM特征子集中的特征数从1到20各点的识别正确率

好的，我会为您编写一段Python代码，使用RFE（递归特征消除）方法来计算高斯核SVM特征子集中特征数从1到20各点的识别正确率。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我选择使用sklearn库中的Breast Cancer Wisconsin数据集。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

接下来，我们将使用RFE方法来选择特征子集。我们将使用高斯核SVM作为分类器。在此过程中，我们将记录每个特征子集的识别正确率。

# 初始化特征数和正确率列表
num_features = list(range(1, 21))
accuracies = []

# 迭代特征数
for k in num_features:
    # 初始化SVM分类器和RFE选择器
    clf = SVC(kernel='rbf', gamma='auto')
    selector = RFE(clf, n_features_to_select=k)

    # 使用RFE选择器选择特征子集
    X_new = selector.fit_transform(X, y)

    # 划分数据集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 训练SVM分类器
    clf.fit(X_train, y_train)

    # 预测测试集并记录正确率
    y_pred = clf.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    accuracies.append(acc)

最后，我们将绘制正确率曲线，以便更好地理解特征数量与正确率之间的关系。

# 绘制正确率曲线
plt.plot(num_features, accuracies)
plt.title('Accuracy vs Number of Features')
plt.xlabel('Number of Features')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

完整代码如下：