svm支持向量机预测代码

引用中提供了在Python中使用支持向量机（SVM）进行数据分类预测的示例代码。首先，需要导入所需的库，包括SVC（支持向量机模型）、train_test_split（用于拆分数据集）、accuracy_score（用于评估模型性能）。然后，准备数据集，包括特征矩阵X和标签向量Y。接下来，使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后，使用SVC函数建立支持向量机（SVM）模型，并设置参数，如选择核函数等。使用fit函数训练支持向量机模型。最后，使用predict函数进行预测，并使用accuracy_score函数评估模型性能。可以根据需要进行模型调参和优化，例如选择其他核函数、调整正则化参数C等。