SVM 运行代码

以下是使用Python中的sklearn库实现SVM的示例代码：

# 导入sklearn库和数据集
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 加载iris数据集
iris = datasets.load_iris()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 使用训练数据拟合分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据评估分类器性能
print("Accuracy: ", clf.score(X_test, y_test))

在这个例子中，我们使用iris数据集演示了如何使用SVM进行分类。首先，我们将数据集划分为训练集和测试集，然后创建SVM分类器并使用训练数据拟合分类器。最后，我们使用测试数据评估分类器性能。

相关问题

svm pycharm 代码

以下是在PyCharm中使用SVM的代码示例：

# 导入必要的库
from libsvm322.python.svm import *
from libsvm322.python.svmutil import *

# 读取数据
y, x = svm_read_problem('D:\javaTools\code\MachineLearning\libsvm-3.22\heart_scale')

# 训练模型
m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4')

# 预测并输出结果
lable, acc, val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)
print('预测结果：', lable)
print('准确率：', acc)
print('评估值：', val)

需要注意的是，在PyCharm中运行代码时，需要将运行环境复制一份到当前项目下，作为目录venv。在PyCharm中运行，必须要将包复制到当前项目下的venv\Lib\site-packages目录下。

LS-SVMmatlab代码

下面是一个简单的LS-SVM Matlab代码示例：

% 加载数据
load iris_dataset.mat

% 创建LS-SVM模型
model = initlssvm(Xtrain, Ytrain, 'c', [], [], 'RBF_kernel');

% 训练模型
model = tunelssvm(model, 'simplex', 'crossvalidatelssvm', {10, 'mse'});

% 预测测试数据
Ytest = simlssvm(model, Xtest);

% 计算测试误差
error = sum(Ytest ~= Ytest);

% 绘制决策边界
plotlssvm(model);

这里使用了LS-SVM Toolbox，你需要安装LS-SVM Toolbox才能运行此代码。这个示例使用一个简单的径向基函数（RBF）内核进行分类。