import pandas as pd from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt
时间: 2023-10-29 09:05:52 浏览: 67
这行代码是Python中的导入语句,用于导入需要使用的库或模块,具体含义如下:
- `import pandas as pd`:导入pandas库,并将其命名为pd,用于数据处理和分析。
- `from sklearn import svm`:从scikit-learn库中导入svm模块,用于支持向量机分类器的实现。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split`:从scikit-learn库中导入train_test_split函数,用于将数据集分为训练集和测试集。
- `from sklearn.metrics import accuracy_score`:从scikit-learn库中导入accuracy_score函数,用于计算分类器的准确率。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库,并将其命名为plt,用于数据可视化。
这些库和模块都是Python中常用的数据科学工具,可以帮助我们更轻松地实现支持向量机分类器,并可视化分类结果。
相关问题
# 导入需要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 读取 Excel 表格数据df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分离特征变量和因变量X = df.iloc[:, :-1]y = df.iloc[:, -1]# 将数据分为训练集和验证集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 训练支持向量机模型svm = SVC(kernel='linear')svm.fit(X_train, y_train)# 预测新的数据new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')y_pred = svm.predict(new_data)# 输出预测结果到 Excel 表格new_data['Prediction'] = y_prednew_data.to_excel('predictions.xlsx', index=False)# 输出模型精度和混淆矩阵print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, svm.predict(X_test)))print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, svm.predict(X_test)))输出混淆矩阵图片
由于我是一个文本AI模型,无法在这里直接输出图片,但是可以通过代码生成并保存混淆矩阵图片,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分离特征变量和因变量
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
# 将数据分为训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练支持向量机模型
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测新的数据
new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')
y_pred = svm.predict(new_data)
# 输出预测结果到 Excel 表格
new_data['Prediction'] = y_pred
new_data.to_excel('predictions.xlsx', index=False)
# 输出模型精度和混淆矩阵
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, svm.predict(X_test)))
confusion = confusion_matrix(y_test, svm.predict(X_test))
print('Confusion Matrix:', confusion)
# 生成混淆矩阵图片并保存
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.savefig('confusion_matrix.png')
```
这段代码会在运行时生成一个名为 `confusion_matrix.png` 的图片文件,保存在当前工作目录下。你可以打开该文件查看混淆矩阵图片。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 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) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果:") evaluate_model(y_test, xgb_pred)
这段代码实现了一个使用XGBoost算法进行分类的机器学习模型,并对该模型进行评估。具体步骤如下:
1. 导入需要的库:numpy、pandas、sklearn等。
2. 定义模型评估函数:evaluate_model(y_true, y_pred),该函数用于计算模型预测结果的准确率、精确率、召回率和F1分数。
3. 读取数据集:使用pandas库的read_csv()函数读取数据集。
4. 划分特征向量和标签:将数据集划分为特征向量X和标签y。
5. 划分训练集和测试集:使用sklearn库的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。
6. 使用XGBoost算法进行分类:使用XGBClassifier类构建XGBoost分类器,并使用fit()函数将训练集拟合到该分类器中。然后,使用predict()函数对测试集进行预测,并将预测结果存储在xgb_pred中。
7. 对模型进行评估:使用evaluate_model()函数对模型进行评估,并输出准确率、精确率、召回率和F1分数等评估结果。
需要注意的是:该代码中的数据集路径可能需要修改为本地数据集路径。