支持向量机邮票分类代码

支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种常用的监督学习算法，特别适用于二分类和多分类问题。在邮票分类任务中，我们可以使用SVM来构建模型，通过寻找数据集中的最优超平面来进行分类，这个超平面最大化了各个类别之间的间隔，从而提高泛化能力。

以下是一个简单的Python示例，使用Scikit-learn库实现SVM邮票分类的基本步骤：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载邮票数据集（这里假设有一个已经预处理好的数据集）
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
svm_classifier = SVC(kernel='linear') # 或者选择其他内核如 'poly', 'rbf'

# 训练模型
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")