对某种特殊疾病的200病人进行血液采样,对这200分血液样本进行特征提取,提取特征x和特征y,对于患该疾病的病人打上标签1,没有患该疾病的病人打上标签-1,数据集中间红色的点云表示患病,紫色点云表示不患病。新到一部分病人的血液样本特征中间深红色的点云表示患病,深蓝色点云表示不患病。请使用已有样本训练SVM模型,并使用新到一部分病人的血液样本的数据测试SVM模型的准确率
时间: 2024-03-12 18:43:14 浏览: 9
好的,这是一个分类问题。可以使用支持向量机(SVM)进行分类。具体步骤如下:
1. 将数据集分为训练集和测试集。可以按照8:2的比例进行划分。
2. 对训练集进行特征缩放,使得特征值处于相似的范围内,这有助于提高SVM的准确性。
3. 使用训练集训练SVM模型,可以使用Python中的sklearn库,选择适合的核函数(如径向基函数RBF)和超参数。
4. 使用训练好的SVM模型对测试集进行预测,并计算准确率。
代码实现如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
data_train = np.load('train_data.npz')
X_train = data_train['X']
y_train = data_train['y']
data_test = np.load('test_data.npz')
X_test = data_test['X']
y_test = data_test['y']
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 训练SVM模型
svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', acc)
# 可视化结果
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='bwr')
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='bwr', marker='x')
plt.show()
```
其中,train_data.npz和test_data.npz是训练集和测试集的数据文件,X是特征矩阵,y是标签向量。特征缩放使用StandardScaler类,训练SVM模型使用SVC类,预测使用predict方法,计算准确率使用accuracy_score函数。最后,使用scatter函数将数据可视化,红色表示患病,蓝色表示不患病。