请写一段SVM处理多分类的python代码
时间: 2024-04-29 12:25:21 浏览: 10
以下是处理多分类问题的SVM Python代码示例:
```
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
以上代码使用Iris数据集作为示例,数据集中包含三种不同类型的鸢尾花,使用SVM分类器进行多分类。
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写一段svm股票预测python代码
以下是一个简单的 SVM 股票价格预测 Python 代码示例:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
# 准备数据
X = np.array(data['feature'].values).reshape(-1, 1)
y = np.array(data['target'].values)
# 拆分数据集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 创建 SVM 模型
svm_model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma='scale')
# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = svm_model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
请注意,本示例假定您已经准备好了一个名为 'stock_prices.csv' 的数据文件,其中包含两列数据:特征和目标。您需要将其替换为您的实际数据文件名称,并相应地调整代码,以确保正确读取和处理数据。此外,您还可以尝试使用不同的 SVM 参数和内核,以找到最佳的模型配置。
svm多分类python代码
SVM本身是一个二分类模型,但是可以通过一些方法将其扩展到多分类问题。常用的方法有一对多(One-vs-Rest)和一对一(One-vs-One)两种。
下面是使用One-vs-Rest方法实现多分类SVM的Python代码示例:
```python
from sklearn import svm, datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 只取前两个特征
y = iris.target
# 训练多分类SVM分类器
C = 1.0 # SVM正则化参数
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=C, decision_function_shape='ovr').fit(X, y)
# 绘制决策边界
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
np.arange(y_min, y_max, 0.02))
Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
# 将结果可视化
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
```
在这段代码中,我们使用了SVC()函数的decision_function_shape参数将SVM分类器扩展到多分类问题。参数值为'ovr'表示使用一对多方法。如果要使用一对一方法,可以将参数值设置为'ovo'。
需要注意的是,在多分类问题中,不同的扩展方法可能会导致不同的结果。因此,我们需要根据具体的问题选择合适的方法来扩展SVM分类器。