import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = X[y != 2, 0:2] y = y[y != 2] X -= np.mean(X, axis=0) X /= np.std(X, axis=0, ddof=1) m = len(X) data = int(0.8 * m) X_train, X_test = np.split(X, [data]) y_train, y_test = np.split(y, [data]) model_svm = SVC(C=1.0, kernel='linear') model_svm.fit(X_train, y_train) Accuracy = model_svm.score(X_test, y_test) print('Linear Accuracy = ', Accuracy) X_test_h = model_svm.predict(X_test) 解释

这段代码是一个简单的支持向量机（SVM）分类器的示例。它使用了scikit-learn库中的SVC类来构建一个线性核的SVM模型，并使用iris数据集进行训练和测试。

首先，导入了必要的库，包括numpy、pandas、sklearn.svm和sklearn.datasets。然后，通过调用load_iris函数加载iris数据集，并将数据集分为特征向量X和目标向量y。

接下来，通过过滤掉目标向量中的类别2，将数据集限定为两个类别，并选择了前两个特征作为输入特征（X）。

然后，对输入特征进行标准化处理，通过减去均值并除以标准差来使所有特征具有相同的尺度。

接着，计算数据集的长度m，并将80%的数据用于训练，20%用于测试，通过np.split函数将数据集分割为训练集和测试集，并分割相应的目标向量。

然后，创建一个SVC对象model_svm，设置C参数为1.0并选择线性核函数。

接下来，使用训练集拟合模型，即调用model_svm的fit方法，并计算模型在测试集上的准确率，通过调用model_svm的score方法。

最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，通过调用model_svm的predict方法，并将预测结果存储在变量X_test_h中。

你可以通过打印Accuracy来查看模型在测试集上的准确率。