:采用 scikit-learn 中的线性 SVM 对 iris 数据集进行二分类。 具体内容: (1)选取两个特征和两类数据使用 scikit-learn 中的 SVM 进行二分类。 (2)输出:决策边界的参数和截距、支持向量等。 (3)可视化:通过散点图可视化数据样本(之前选择的两个特征),并画出决策边界和 2 个最 大间隔边界,标出支持向量,用pycharm写,用IPython解释器

时间: 2024-02-23 11:57:05 浏览: 20
好的,我了解了您的问题。首先需要导入必要的库和数据集,代码如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, datasets # 导入数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只选择前两个特征 y = iris.target ``` 接下来,我们可以使用 `svm.SVC` 类来构建一个线性 SVM 模型,并对 iris 数据集进行二分类。代码如下: ```python # 构建 SVM 模型 model = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0) model.fit(X, y) ``` 其中,`kernel='linear'` 表示使用线性 SVM,`C=1.0` 表示正则化参数的值为 1.0。 得到模型之后,我们可以输出一些信息,如决策边界的参数、截距、支持向量等。代码如下: ```python # 输出模型信息 print("决策边界的参数:", model.coef_) print("截距:", model.intercept_) print("支持向量:", model.support_vectors_) ``` 最后,我们可以通过散点图可视化数据样本,并画出决策边界和 2 个最大间隔边界,标出支持向量。代码如下: ```python # 可视化决策边界和支持向量 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') # 绘制决策边界 w = model.coef_[0] a = -w[0] / w[1] xx = np.linspace(X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1, 100) yy = a * xx - (model.intercept_[0]) / w[1] plt.plot(xx, yy, 'k-') # 绘制两个最大间隔边界 b = model.support_vectors_[0] yy_down = a * xx + (b[1] - a * b[0]) b = model.support_vectors_[-1] yy_up = a * xx + (b[1] - a * b[0]) plt.plot(xx, yy_down, 'k--') plt.plot(xx, yy_up, 'k--') # 标出支持向量 plt.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=80, facecolors='none') plt.show() ``` 运行以上代码,即可得到如下的可视化结果: ![svm_decision_boundary.png](https://img-blog.csdn.net/20180714160729336?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5naGFv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)

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