svm 疲劳 python代码

SVM (支持向量机) 是一种监督学习算法，在机器学习中常用于分类和回归分析。当你提到 SVM "疲劳" 的 Python 代码，可能是指处理大量数据或者训练时间较长的情况，这里我们可以看一个基本的线性 SVM 示例，并加上一些优化技巧来提升效率。

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import time

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

# 数据预处理 - 标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化 SVM 模型
start_time = time.time()
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1.0)  # 线性核，正则化强度C
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 训练时间
train_time = time.time() - start_time
print(f"训练完成，耗时 {train_time:.2f} 秒")

# 测试模型性能
score = svm_model.score(X_test, y_test)
print(f"测试准确率: {score}")

# 对于大数据或长时间运行，可以考虑以下优化：
# 1. 分批处理大文件：如果数据过大，可以使用SGDClassifier等迭代式学习方法。
# 2. 并行计算：利用多线程或多进程库如joblib加速训练过程。
# 3. 调整C参数：选择合适的C值可以在精度和计算复杂度间找到平衡。