sklearn模型搭建与训练 信号分类

在sklearn中，可以使用多种机器学习模型对信号进行分类，比如支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等等。下面以SVM为例，介绍一下如何搭建和训练模型。

首先，需要准备数据集。假设我们有一个信号分类的数据集，包含若干个信号样本，每个样本都有一个标签，表示该样本属于哪一类别。

接下来，需要将数据集分成训练集和测试集。一般来说，训练集占总数据集的70%~80%，测试集占20%~30%。可以使用sklearn中的train_test_split函数来实现数据集的划分。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X是特征数据，y是标签数据。test_size表示测试集所占比例，random_state用于随机种子，保证每次划分的结果一致。

接下来，可以使用sklearn中的SVM模型来训练数据。

from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

其中，kernel参数表示SVM的核函数，这里选择线性核函数。fit函数用于训练模型，将训练集的特征数据和标签数据作为参数传入。

训练完成后，可以使用测试集来评估模型的性能。

y_pred = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，predict函数用于对测试集进行预测，accuracy_score函数用于计算预测准确率。

以上就是使用sklearn搭建和训练SVM模型的基本流程，其他模型的操作类似。