SVM python练习题

回答: 以下是一个SVM的Python练习题的示例代码：

# 导入所需的包
from libsvm.svmutil import *
from libsvm.svm import *
import scipy.spatial

# SVM分类
# ===============================
# 创建训练数据集
X = \[\[0, 0\], \[2, 2\]\]
y = \[0, 1\]

# 训练SVM模型
model = svm_train(y, X)
# 保存模型到文件
svm_save_model('model.txt', model)

# 加载模型
model = svm_load_model('model.txt')

# 预测新样本
x_test = \[\[1, 1\]\]
p_label, p_acc, p_val = svm_predict(\[0\], x_test, model)

# SVM回归
# ===============================
# 创建训练数据集
X = \[\[0, 0\], \[2, 2\]\]
y = \[0.5, 2.5\]

# 训练SVM回归模型
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)

# 预测新样本
x_test = \[\[1, 1\]\]
prediction = clf.predict(x_test)

这个示例代码展示了如何使用libsvm库进行SVM分类和回归。在分类部分，我们首先创建了训练数据集X和对应的标签y，然后使用svm_train函数训练SVM模型，并将模型保存到文件中。接着，我们加载模型并使用svm_predict函数对新样本进行预测。在回归部分，我们同样创建了训练数据集X和对应的标签y，然后使用svm.SVR类创建SVM回归模型，并使用fit方法进行训练。最后，我们使用predict方法对新样本进行预测。请注意，这只是一个示例代码，具体的练习题可能会有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [SVM算法应用综合练习](https://blog.csdn.net/xieyang929/article/details/121411280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python机器学习库sklearn——支持向量机svm](https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79809006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]