#导入支持向量机分离库 from sklearn.svm import SVC #实例化 clf=SVC(kernel='linear',C=1000) #模型训练 clf.fit(X_train,y_train) #查看准确率 clf.score(X_test,y_test)怎么看混淆矩阵
时间: 2024-03-16 20:45:07 浏览: 14
在使用Scikit-learn库中的支持向量机分类器进行模型训练时,可以通过混淆矩阵来评估模型的性能。具体步骤如下:
1.导入混淆矩阵库
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
```
2.使用测试数据集进行预测
```python
y_pred = clf.predict(X_test)
```
3.通过混淆矩阵函数得到混淆矩阵
```python
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
```
4.打印混淆矩阵
```python
print(cm)
```
混淆矩阵的输出格式为:
```
[[TN FP]
[FN TP]]
```
其中,TN表示真负样本数,FP表示假正样本数,FN表示假负样本数,TP表示真正样本数。
通过观察混淆矩阵,可以计算出模型的准确率、精确率、召回率等性能指标。例如,准确率可以通过以下代码计算:
```python
accuracy = (cm[0, 0] + cm[1, 1]) / sum(sum(cm))
print('Accuracy:', accuracy)
```
相关问题
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import VotingClassifier seed = 7 # your implementation here
好的,这段代码是用来实现集成学习中的投票分类器(Voting Classifier)的。首先,我们导入了四个不同的分类器:决策树分类器(DecisionTreeClassifier)、逻辑回归分类器(LogisticRegression)、支持向量机分类器(SVC)和集成分类器(VotingClassifier)。
接下来,我们定义了一个种子数(seed),用于控制随机数生成器的行为,以确保我们的结果是可重复的。
然后,我们可以使用这些分类器来构建一个投票分类器,即使用集成学习的思想将多个分类器的预测结果进行投票来决定最终的预测结果。具体来说,我们可以使用 VotingClassifier 类来构建投票分类器,然后将这些分类器传递给它的 estimators 参数。
例如,下面的代码实例化了一个投票分类器,其中包含了上述四个分类器:
```
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('dt', DecisionTreeClassifier()),
('lr', LogisticRegression()),
('svc', SVC()),
('vc', VotingClassifier(estimators=[('dt', DecisionTreeClassifier()),
('lr', LogisticRegression()),
('svc', SVC())],
voting='hard'))],
voting='hard')
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个 VotingClassifier 对象,其中包含了四个分类器。其中第一个参数 estimators 是一个列表,其中的每个元素都是一个二元组,包含了分类器的名称和分类器本身。注意,最后一个分类器是另一个投票分类器,用于实现递归投票的效果。
最后,我们可以使用 fit 方法来拟合投票分类器,使用 predict 方法来进行预测。
from sklearn.svm import SVC classifier = SVC(kernel="linear") classifier.fit(X,np.ravel(y))
这段代码是用来训练一个线性SVM分类器的。具体来说,它使用了scikit-learn库中的SVC类(支持向量机分类器),并指定了线性核函数(kernel="linear")。然后,它使用fit()方法来训练分类器,其中X是训练数据的特征矩阵,y是对应的标签向量(即训练数据的类别)。其中,np.ravel()函数用来将y展平成一个一维数组。训练完毕后,分类器就可以用来对新的数据进行分类了。