用SVM解决一个sprial data的分类问题
时间: 2024-05-03 18:19:32 浏览: 17
SVM(Support Vector Machine)可以用来解决二分类问题,其中假设数据是线性可分的,即可以用一条直线将两类数据分开。当数据不是线性可分的时候,我们可以使用核函数将数据映射到高维空间,使其变得线性可分。spiral data是一类非线性可分的数据,可以使用SVM来进行分类。
首先,我们需要生成一些spiral data,可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
def generate_spiral_data(n_samples, noise=0.5):
n = np.sqrt(np.random.rand(n_samples,1)) * 780 * (2*np.pi)/360
d1x = -np.cos(n)*n + np.random.rand(n_samples,1) * noise
d1y = np.sin(n)*n + np.random.rand(n_samples,1) * noise
X = np.vstack((np.hstack((d1x,d1y)), np.hstack((-d1x,-d1y))))
y = np.hstack((np.zeros(n_samples),np.ones(n_samples)))
return X, y
```
接下来,我们可以使用SVM来训练模型并进行预测。可以参考以下代码:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成spiral data
X, y = generate_spiral_data(n_samples=500)
# 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)
# 使用SVM进行训练和预测
svm = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1, C=1)
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy*100))
```
上述代码中,我们使用了RBF核函数(即径向基函数)作为核函数,设置了gamma=0.1和C=1。其中gamma是核函数的系数,C是惩罚系数,用于控制分类的边界。最后,我们计算了模型的准确率。
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