根据https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv的数据集,利用sklearn中的方法实现SVM算法
时间: 2023-12-11 09:04:38 浏览: 26
好的,我可以为你提供一些实现SVM算法的代码,但是需要先了解一下你的数据集和具体的任务,例如分类、回归等。在这里,我们假设你的任务是二元分类,并且已经将数据集分为训练集和测试集。以下是一个简单的SVM分类器的实现:
```python
from sklearn import svm
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv')
# 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8,random_state=0)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 准备训练的特征和标签
train_features = train_data.drop(['Infection'], axis=1).values
train_labels = train_data['Infection'].values
# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(train_features, train_labels)
# 准备测试的特征和标签
test_features = test_data.drop(['Infection'], axis=1).values
test_labels = test_data['Infection'].values
# 预测测试集中的标签
pred_labels = clf.predict(test_features)
# 计算准确率
accuracy = sum(pred_labels == test_labels) / len(test_labels)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个例子中,我们使用sklearn的SVC类来实现SVM算法,选择了线性核函数,并且设置了正则化参数C的值为1。我们还将训练集和测试集按照80:20的比例进行了划分,并且对模型的准确率进行了评估。
当然,这只是一个简单的实现,你可以根据你的具体任务和数据集的特点进行参数的调整和优化。