支持向量机分类器python

支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种常用的分类算法，可以使用Python进行实现。下面是一个使用Python实现SVM图像分类的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn import svm

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试数据上评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)

# 输出结果
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例代码中，我们首先导入了需要的库，然后创建了一个SVM分类器对象clf。接下来，我们使用训练数据X_train和对应的标签y_train来训练模型。最后，我们使用测试数据X_test来评估模型的准确性，并将结果打印出来。这个准确性可以通过调用clf.score(X_test, y_test)来计算得到。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [用python实现支持向量机图像分类](https://blog.csdn.net/weixin_35757531/article/details/129081750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [多分类支持向量机及其Python实现](https://blog.csdn.net/lx_ros/article/details/81294220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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