用SVM对CIC-IoT数据集进行划分
时间: 2024-05-09 15:17:20 浏览: 11
SVM是一种基于最大间隔的分类方法,可以用于对CIC-IoT数据集进行划分。
以下是使用Python中的scikit-learn库进行SVM分类的示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('CIC-IoT.csv')
# 将标签列转换为数值型
data[' Label'] = pd.factorize(data[' Label'])[0]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(' Label', axis=1), data[' Label'], test_size=0.3)
# 建立SVM模型
svm = SVC(kernel='linear')
# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集标签
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个代码中,我们首先读取CIC-IoT数据集,并将标签列转换为数值型。然后,我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,我们建立一个SVM模型,并使用训练集训练模型。最后,我们使用测试集预测标签,并计算准确率。
需要注意的是,SVM的性能可能会受到样本不均衡的影响。因此,在使用SVM对CIC-IoT数据集进行划分时,需要特别注意样本平衡问题。