支持向量机(SVM)多分类代码python
时间: 2023-09-16 08:14:37 浏览: 171
以下是一个使用支持向量机(SVM)进行多分类的Python代码示例:
```python
from sklearn import svm
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据集
data = pd.read_csv('final_data1.csv')
Y = data.y
X = data.drop('y', axis=1)
# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建并训练SVM分类器
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
```
上述代码使用了`sklearn`库中的`svm`模块,通过导入`svm.SVC()`创建了一个支持向量机分类器对象`clf`。然后使用训练集数据`X_train`和对应的标签`y_train`调用`clf.fit()`方法进行训练。最后,使用训练好的模型在测试集数据`X_test`上进行预测,预测结果存储在`y_pred`中。
请注意,此代码仅提供了一个基本的SVM多分类的实现示例,具体的参数设置和调优方法可以根据实际问题和数据集进行适当调整。
相关问题
svm支持向量机多分类python代码
可以使用sklearn库中的SVM模型进行多分类,具体实现代码如下:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义SVM模型并进行训练
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
其中,SVM模型中的kernel参数可以选择不同的核函数,C参数用于调节正则化强度,decision_function_shape参数用于解决多分类问题。以上代码实现了使用线性核函数的SVM模型对鸢尾花数据集进行多分类。
SVM支持向量机python代码 四分类
下面是一个简单的四分类SVM支持向量机的Python代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [2, 2], [3, 3], [2, 3], [3, 2]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试数据
X_test = np.array([[1.5, 1.5], [2.5, 2.5], [0.5, 0.5], [2.5, 1.5]])
y_test = np.array([0, 2, 1, 3])
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
# 输出准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("准确率:", accuracy)
```
在这个例子中,我们使用了线性核函数,设置正则化参数C为1。我们训练了一个四分类的SVM模型,并使用测试数据对其进行了验证,输出了预测结果和准确率。
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