瓶子分类模型svm代码

以下是一个简单的基于SVM的瓶子分类模型的Python代码示例：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载数据
data = np.loadtxt('bottle_data.csv', delimiter=',')
X = data[:, 1:]  # 特征
y = data[:, 0]   # 标签

# 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)

# 构建SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

其中，`bottle_data.csv`是包含特征和标签的数据文件，特征是瓶子的一些属性（如大小、形状、质量等），标签是瓶子的类别（如玻璃瓶、塑料瓶等）。`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集。`svm.SVC`是SVM模型的实现，`kernel`参数指定使用线性核函数，`C`参数是正则化参数。最后使用`score`函数计算模型在测试集上的准确率。