请给出一个多变量时序分类的机器学习代码
时间: 2023-08-15 17:03:46 浏览: 46
以下是一个基于支持向量机的多变量时序分类的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成随机数据
samples = 1000
timesteps = 20
features = 5
X = np.random.randn(samples, timesteps, features)
y = np.random.randint(0, 2, samples)
# 将输入数据变形为二维矩阵,以便 SVM 进行处理
X_reshaped = X.reshape(samples, -1)
# 将数据分为训练集和测试集
train_size = int(samples * 0.8)
X_train, y_train = X_reshaped[:train_size], y[:train_size]
X_test, y_test = X_reshaped[train_size:], y[train_size:]
# 训练 SVM 模型
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,我们生成了一个随机的多变量时序数据集,并将其分为训练集和测试集。然后,我们使用 SVM 对数据进行分类,并计算在测试集上的准确率。
需要注意的是,这个示例是一个简单的二分类问题,如果您需要处理更复杂的问题,您可能需要使用更高级的模型或者进行更多的数据预处理。
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