svc.SVC 怎么使用

svc.SVC是scikit-learn库中（sklearn.svm）的一个分类模型，全称为支持向量分类器（Support Vector Classifier）。它基于SVM算法（Support Vector Machine）来进行分类任务，这是一种强大的监督学习方法，特别适用于小样本高维数据集。

以下是使用svc.SVC的基本步骤：

1. **导入所需库**：

from sklearn import svm

2. **加载数据**：
确保你已经有了训练和测试数据。例如，你可以用内置的iris数据集，也可以从其他源导入数据。

from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)

3. **初始化模型**：

clf = svm.SVC()

或者你可以设置参数，如核函数、惩罚参数C等。例如，选择径向基函数（RBF）核：

clf = svm.SVC(kernel='rbf')

4. **拟合模型**：
使用`fit()`方法训练模型，传入特征(X)和标签(y)。

clf.fit(X, y)

5. **预测**：
对新的数据点进行分类：

predictions = clf.predict(new_data)

6. **评估**：
可以使用交叉验证（cross-validation）、混淆矩阵（confusion_matrix）等方法评估模型性能。

7. **保存和加载模型**：
如果需要持久化模型，可以用`joblib.dump()`保存，之后用`joblib.load()`加载：

import joblib
joblib.dump(clf, 'svm_model.pkl')
clf_loaded = joblib.load('svm_model.pkl')