C++版基于支持向量机SVM模型的鸢尾花分类问题

在C++中，我们可以使用一些机器学习库如Dlib、MLPACK或是Shogun来实现支持向量机（SVM）模型的分类任务，例如针对鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是一个经典的数据科学示例，它包含150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度），用于区分三种鸢尾花类别。

以下是使用C++和Scikit-Learn风格API（尽管Scikit-Learn本身不是C++库，但有一些C++接口提供相似的功能）实现基本步骤的一个简化概述：

1. **数据加载和预处理**：首先需要将数据从文件或CSV读取并转换成适合模型输入的格式。通常会包括特征缩放或标准化。

#include <mlpack/core.hpp>
arma::mat data; // 二维矩阵表示数据
arma::Row<size_t> labels; // 存储标签

// 加载数据...

2. **分割数据**：训练集和测试集通常是70%的数据用于训练，30%用于验证模型性能。

arma::mat trainData = data.subset(0, static_cast<int>(trainSize));
arma::Row<size_t> trainLabels = labels.subset(0, static_cast<int>(trainSize));
arma::mat testData = data.subset(trainSize, -1);
arma::Row<size_t> testLabels = labels.subset(trainSize, -1);

3. **创建SVM模型**：使用mlpack或其他库提供的SVM类实例化模型，并配置参数（如核函数类型和惩罚参数C）。

mlpack::regression::LinearSVM svm;
svm.SetLearningRate(0.01); // 示例设置线性SVM
svm.Train(trainData, arma::rowvec(trainLabels));

4. **预测和评估**：对测试集应用模型，计算准确率等指标。

arma::Row<size_t> predictions = svm.Predict(testData);
double accuracy = arma::accu(predictions == testLabels) / (double)testLabels.n_elem;