SVM多分类和SVM回归手写算法代码

SVM（支持向量机）是一种非常流行的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。下面分别介绍SVM多分类和SVM回归的手写算法代码：

1. SVM多分类

SVM多分类可以通过一对多（One-vs-Rest）或者一对一（One-vs-One）的方式进行实现。下面给出一对多的手写算法代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建SVM分类器对象
svm_classifier = SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=0)

# 创建One-vs-Rest分类器对象
ovr_classifier = OneVsRestClassifier(svm_classifier)

# 训练模型
ovr_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ovr_classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

2. SVM回归

SVM回归可以通过使用SVR类来实现。下面给出SVM回归的手写算法代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = datasets.load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建SVR对象
svm_regressor = SVR(kernel='linear')

# 训练模型
svm_regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm_regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

希望这些代码可以帮助你更好地理解SVM多分类和SVM回归的实现。如果有任何问题，请随时问我。