写Python代码实现:熟悉支持向量机SVM (Support Vector Machine)模型分类算法的使用。 2. 利用高斯核作为核函数训练模型。 3. 保存并调用训练模型并预测自己给出样例的类别。 4. 实现SVM分类的可视化。

时间: 2024-03-24 14:41:52 浏览: 145
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SVM.rar_PYTHON SVM_SVM 对比_支持向量机_高斯核svm

以下是一个简单的 Python 代码实现,实现了支持向量机 (SVM) 模型分类算法的使用,使用高斯核作为核函数进行训练,保存并调用训练模型并预测给出的样例的类别,同时还实现了 SVM 分类的可视化。 ```python # 导入必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, datasets # 加载数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征,方便可视化 y = iris.target # 定义 SVM 模型 C = 1.0 # SVM 正则化参数 svc = svm.SVC(kernel='rbf', gamma='auto', C=C) # 训练模型 svc.fit(X, y) # 保存模型 import joblib joblib.dump(svc, 'svm.pkl') # 加载模型并预测样例 svc = joblib.load('svm.pkl') print(svc.predict([[5.1, 3.5]])) # 预测样例的类别 # 可视化分类结果 # 生成网格点 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1, 500), np.linspace(X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1, 500)) Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) # 预测每个网格点的类别 Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制分类边界和数据点 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdBu, alpha=.8) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdBu_r) plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.title('SVM classification') plt.show() ``` 上述代码中,我们使用 `sklearn` 库中的 `svm` 模块来实现 SVM 模型的训练和预测。其中,`SVC` 类表示支持向量分类器,`kernel` 参数指定核函数类型,这里使用高斯核函数 `'rbf'`,`gamma` 参数表示核函数的宽度,`C` 参数表示正则化程度。训练完成后,我们使用 `joblib` 库的 `dump` 方法将模型保存到本地文件 `'svm.pkl'` 中,并使用 `load` 方法加载模型并进行预测。最后,我们使用 `matplotlib` 库对分类结果进行可视化,绘制分类边界和数据点。 注意,这只是一个简单的 SVM 分类实现,实际应用中需要根据具体问题进行调参和优化。
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