python svm实现多分类
时间: 2023-09-04 21:15:58 浏览: 72
在Python中,可以使用scikit-learn库来实现SVM多分类。具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库和数据集
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
2. 将数据集分为训练集和测试集
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
3. 建立SVM模型
```python
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)
```
4. 预测测试集的结果
```python
y_pred = clf.predict(X_test)
```
5. 计算模型准确率
```python
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
其中,`kernel`参数指定SVM内核函数的类型,`C`参数为正则化参数,`decision_function_shape`参数指定多分类的策略。
以上就是Python实现SVM多分类的主要步骤。