svm代码实现的流程python
时间: 2023-06-06 20:05:16 浏览: 46
可以提供一下svm代码实现的流程,您可以先准备训练数据集和测试数据集,然后使用sklearn库中的svm模块进行模型训练和测试。具体步骤可以参考以下代码:
1. 导入库和数据:
```
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
```
2. 模型训练和测试:
```
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 创建SVM模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
# 模型训练
svm.fit(X_train, y_train)
# 模型测试
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
以上是svm代码实现的简单流程,可以根据自己的需求进行添加和修改。