python实现SVM-RF
时间: 2024-04-26 12:18:08 浏览: 10
在Python中,可以使用scikit-learn库来实现SVM-RF(支持向量机-机森林)算法。下面是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
# X为特征向量,y为标签
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM-RF模型
svm_rf_model = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(kernel='linear', probability=True))
# 训练模型
svm_rf_model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = svm_rf_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
上述代码中,首先导入了需要的库,包括`RandomForestClassifier`(随机森林分类器)、`SVC`(支持向量机分类器)、`make_pipeline`(创建管道)、`StandardScaler`(特征标准化)等。然后,通过`load_data()`函数加载数据集,并使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,使用`make_pipeline`创建了一个包含特征标准化和SVM分类器的管道模型。然后,使用`fit`方法对模型进行训练,并使用`predict`方法在测试集上进行预测。最后,使用`accuracy_score`函数计算准确率。