支持向量机svm求解鸢尾花分类问题(svm_iris_(rbf_poly_l

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种机器学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。在鸢尾花分类问题中，我们可以使用SVM来对不同种类的鸢尾花进行分类。

首先，我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集，其中包含了150个样本，每个样本包含了4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度），并且每个样本都属于三个不同的鸢尾花种类之一（Setosa、Versicolor、Virginica）。

接下来，我们使用支持向量机算法来建立一个分类模型。在SVM中，我们可以使用不同的核函数来处理非线性分类问题。在这个问题中，我们采用径向基函数（RBF）作为核函数，并使用多项式次数为3的多项式核函数。

通过训练模型，我们可以得到一个决策边界，将不同种类的鸢尾花分开。该模型使用一些被称为支持向量的样本来定义决策边界，这些样本位于不同分类之间，起到了支持分类的作用。

最后，我们可以使用训练好的模型来对新的鸢尾花样本进行预测。预测的过程是将新样本的特征传入模型中，模型会根据决策边界将其分类为不同的鸢尾花种类之一。

总之，通过使用支持向量机算法，并采用径向基函数作为核函数，我们可以有效地解决鸢尾花分类问题。这种方法可以帮助我们对新的鸢尾花样本进行正确的分类，并且在实际应用中取得良好的效果。