python svm多分类
时间: 2023-06-28 19:13:14 浏览: 52
在Python中使用支持向量机(SVM)进行多分类可以使用以下两种方法:
1. 一对一(OvO)方法:该方法将每个类别之间的所有可能组合都训练为一个二分类SVM模型。例如,对于N个类别,需要训练(N*(N-1))/2个SVM模型。当进行预测时,将样本输入到这些模型中进行预测,最后根据预测结果进行投票决策。
以下是使用sklearn库实现OvO的示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 使用OvO方法训练SVM模型
svm_ovo = OneVsOneClassifier(SVC()).fit(X, y)
# 进行预测
y_pred = svm_ovo.predict(X)
```
2. 一对其余(OvR)方法:该方法将每个类别分别与其他所有类别组合训练为一个二分类SVM模型。例如,对于N个类别,需要训练N个SVM模型。当进行预测时,将样本输入到这些模型中进行预测,最后选取具有最高置信度的预测结果作为最终分类结果。
以下是使用sklearn库实现OvR的示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 使用OvR方法训练SVM模型
svm_ovr = OneVsRestClassifier(SVC()).fit(X, y)
# 进行预测
y_pred = svm_ovr.predict(X)
```
需要注意的是,以上两种方法都只是SVM的一种实现方式。在实际应用中,还需要根据具体情况选择其他的分类算法和方法。