使用Python写一个基于svm图片分类

模型的代码该怎么写？

可以考虑使用scikit-learn库来实现基于svm的图片分类模型。具体代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载数据集
digits = load_digits()

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练svm模型
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，加载的数据集为sklearn中自带的手写数字图片数据集，分割数据集使用了train_test_split函数，训练svm模型使用了SVC类，预测测试集使用model.predict函数，计算准确率使用accuracy_score函数。可以根据实际情况进行调整和优化。