1、数据集 https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv 2、利用sklearn中的方法实现SVM算法
时间: 2023-12-21 14:04:26 浏览: 27
好的,我们可以按照以下步骤来利用sklearn中的方法实现SVM算法:
1. 首先导入需要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 读取数据集
df = pd.read_csv("https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv")
```
2. 接下来将数据集分为特征和目标变量,然后将特征和目标变量分为训练集和测试集:
```python
# 将数据集分为特征和目标变量
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
# 将特征和目标变量分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
3. 接下来创建SVM分类器并拟合数据:
```python
# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')
# 拟合训练数据
clf.fit(X_train, y_train)
```
这里使用了线性核函数。
4. 对测试集进行预测并计算准确率:
```python
# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("准确率:", accuracy)
```
以上就是利用sklearn中的方法实现SVM算法的基本步骤。