svm支持向量机代码

以下是一个简单的 SVM 支持向量机的 Python 代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练 SVM 模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

相关问题

svm支持向量机代码pyhton

要实现SVM支持向量机的代码，可以使用Scikit-learn库。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2  # 使用前两个特征
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

以上代码首先导入所需的库，包括Scikit-learn库和数据集库。然后加载Iris数据集，并选择前两个特征作为输入。接下来，将数据集分为训练集和测试集，以便训练模型并测试其准确性。然后，创建一个线性核的SVM分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，使用测试集进行预测，并计算准确率。

SVM支持向量机 完整代码

SVM（Support Vector Machine）支持向量机是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是将数据映射到高维空间中，使得数据在该空间中线性可分。然后通过寻找最优的超平面来进行分类或回归。SVM支持向量机的优点是可以处理高维数据，具有较高的准确率和泛化能力。

以下是三个不同语言的SVM支持向量机代码示例：
1. 基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码（未指定语言）。
2. Python实现SVM支持向量机代码，使用Iris数据集演示。
3. MATLAB实现SVM支持向量机多输入回归预测，包含完整源码和数据。

请注意，这些代码仅供参考，具体实现可能因数据集和问题而异。如果您需要更具体的帮助，请提供更多信息。