传统方法表情识别，基于fer2013,用python定义一个功能全面的训练SVM分类器函数

以下是一个基于fer2013数据集的表情识别模型的Python代码，使用SVM作为分类器：

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.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load the dataset
df = pd.read_csv('fer2013.csv')

# Preprocess the dataset
X = []
y = []
for index, row in df.iterrows():
    pixels = [int(x) for x in row['pixels'].split()]
    X.append(pixels)
    y.append(row['emotion'])

X = np.array(X)
y = np.array(y)

# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a pipeline for PCA and SVM
pipeline = make_pipeline(
    StandardScaler(),
    PCA(n_components=100),
    SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.001)
)

# Train the model
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Test the model
y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

在这个模型中，我们首先加载了fer2013数据集，然后将数据集预处理成一个X数组和一个y数组。接下来，我们将数据集分成训练集和测试集。我们使用PCA对数据进行降维，并使用SVM作为分类器。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

请注意，这只是一个简单的表情识别模型，如果您需要更高的准确率，您可能需要使用更复杂的模型和更多的数据。