svm支持向量机python代码
时间: 2023-03-27 19:03:57 浏览: 41
以下是 SVM 支持向量机的 Python 代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 创建训练数据
X_train = np.array([[, ], [1, 1]])
y_train = np.array([, 1])
# 创建 SVM 模型
clf = svm.SVC()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据
X_test = np.array([[2., 2.]])
print(clf.predict(X_test))
```
以上代码使用 scikit-learn 库中的 SVM 模型,创建了一个简单的二分类模型,并使用训练数据进行训练。最后,使用模型对新数据进行预测,并输出预测结果。
相关问题
svm支持向量机python代码实现
当然可以回答!以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子:
1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])
```
2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])
```
以上是两个示例,你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助!
svm支持向量机python代码识别字符
以下是一个简单的 SVM 支持向量机 Python 代码,可以用于字符识别:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])
# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])
print(result)
```
这段代码可以识别手写数字字符。