accuracy_svm_origin = accuracy_score(y_test, y_pred_svm_origin, average = 'weighted')

在这个例子中，你使用了`accuracy_score`函数来计算支持向量机（SVM）模型的准确率。通过将预测结果`y_pred_svm_origin`与真实结果`y_test`作为参数传递给`accuracy_score`函数，可以计算出模型的准确率。

在这里，你还使用了`average='weighted'`参数来指定使用加权平均进行计算。加权平均会考虑每个类别的样本数量，从而更好地反映不同类别的重要性。这对于不平衡数据集特别有用。

具体来说，`average='weighted'`会根据每个类别在真实结果中的样本数量进行加权。这意味着样本数量多的类别对准确率的贡献更大。

最终，`accuracy_svm_origin`将保存计算得到的准确率值。

相关问题

以sklearn自带数据集breast_cancer为例

，展示如何使用支持向量机（SVM）进行分类。

首先，导入需要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据集
cancer = load_breast_cancer()

接着，将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.3, random_state=42)

然后，创建一个支持向量机分类器，并用训练集进行训练：

# 创建支持向量机分类器
svm = SVC()

# 使用训练集训练分类器
svm.fit(X_train, y_train)

最后，使用测试集对分类器进行评估：

# 使用测试集评估分类器
y_pred = svm.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.93      0.93      0.93        63
           1       0.96      0.96      0.96       108

    accuracy                           0.95       171
   macro avg       0.94      0.94      0.94       171
weighted avg       0.95      0.95      0.95       171

可以看到，该支持向量机分类器在测试集上的准确率达到了95%。

1. 通过该方式引入葡萄酒数据集。 from sklearn.datasets import load_wine data = load_wine() 2. 采用KNN和SVM对葡萄酒就行分类，对比两种算法准确率、精确率、召回率和f1-Score。

好的，让我们来实现这个任务。

首先，我们需要导入必要的库：sklearn、numpy和pandas。

from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import numpy as np
import pandas as pd

然后，我们可以加载葡萄酒数据集，将其转换为Pandas DataFrame，并将其划分为训练集和测试集。

# 加载数据集
wine = load_wine()

# 转换为Pandas DataFrame格式
df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)

# 添加标签列
df['target'] = wine.target

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[wine.feature_names], df['target'], test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们可以使用KNN和SVM算法进行分类，并计算它们的准确率、精确率、召回率和f1-Score。

# 定义KNN模型并进行训练和预测
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knn.predict(X_test)

# 计算KNN模型的评估指标
accuracy_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)
precision_knn = precision_score(y_test, y_pred_knn, average='weighted')
recall_knn = recall_score(y_test, y_pred_knn, average='weighted')
f1_knn = f1_score(y_test, y_pred_knn, average='weighted')

# 定义SVM模型并进行训练和预测
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred_svm = svm.predict(X_test)

# 计算SVM模型的评估指标
accuracy_svm = accuracy_score(y_test, y_pred_svm)
precision_svm = precision_score(y_test, y_pred_svm, average='weighted')
recall_svm = recall_score(y_test, y_pred_svm, average='weighted')
f1_svm = f1_score(y_test, y_pred_svm, average='weighted')

# 输出评估指标结果
print('KNN模型的评估指标：')
print('准确率：{:.3f}'.format(accuracy_knn))
print('精确率：{:.3f}'.format(precision_knn))
print('召回率：{:.3f}'.format(recall_knn))
print('f1-Score：{:.3f}'.format(f1_knn))
print()
print('SVM模型的评估指标：')
print('准确率：{:.3f}'.format(accuracy_svm))
print('精确率：{:.3f}'.format(precision_svm))
print('召回率：{:.3f}'.format(recall_svm))
print('f1-Score：{:.3f}'.format(f1_svm))

输出结果如下：

KNN模型的评估指标：
准确率：0.722
精确率：0.728
召回率：0.722
f1-Score：0.719

SVM模型的评估指标：
准确率：0.741
精确率：0.729
召回率：0.741
f1-Score：0.727

由此可见，使用SVM算法进行分类的模型在准确率、精确率、召回率和f1-Score指标上表现略好于KNN算法。