安德森鸢尾花卉(iris)数据集二分类的svm分类器

安德森鸢尾花卉数据集是一份常用的分类问题的数据集，其中包含三个品种的鸢尾花：Setosa、Versicolour和Virginica。我们需要根据鸢尾花样本的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征来判断其所属的鸢尾花品种，这是一个典型的多分类问题。因此，为了将其转化为一个二分类问题，我们需要选择两个类别作为我们的关注对象。

在本问题中，我们选择将Setosa品种和Versicolour品种作为二分类问题的两个类别，因为这两个品种在四个特征上的差异较大，比较容易进行区分。我们可以将Setosa品种设置为正样本，Versicolour品种设置为负样本。

在选择好我们的二分类问题后，我们可以使用支持向量机（SVM）分类器来进行建模。SVM分类器的核心是将数据映射到高维空间中，寻找能够准确将正负样本分开的超平面。我们可以使用sklearn库中的SVM分类器来实现这个分类问题。在训练SVM分类器时，我们需要指定一些参数：

1. kernel：SVM中常用的核函数有线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核三种。在本问题中，我们可以使用RBF核函数作为我们的核函数。

2. C：SVM中的惩罚参数C用于控制模型的复杂度。C取值越大，分类器对错误分类的惩罚越严格，容错能力越小，分类精度越高。

3. gamma：当选用RBF核函数时，gamma参数用于控制支持向量的多少。gamma取值越小，支持向量越少，分类器的决策边界越平滑；gamma取值越大，支持向量越多，分类器在样本内部的拟合能力越强，但泛化能力越弱。

最后，我们可以使用训练好的SVM分类器来对新鸢尾花样本进行分类。需要输入鸢尾花的四个特征值，分类器会给出预测结果。需要注意的是，为了保证预测结果的准确性，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用测试集进行模型测试。同时，我们还可以采用最优化的方法（如网格搜索）来寻找最优的SVM分类器参数。