用python 实现支持向量机负荷辨识

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在负荷辨识中，SVM可以用于对负荷进行分类。

以下是用Python实现支持向量机负荷辨识的示例代码：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 准备训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 3], [2, 1], [3, 2]])
y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 准备测试数据
X_test = np.array([[4, 4], [1, 1]])

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("预测结果:", y_pred)

在上述代码中，我们使用了scikit-learn库中的svm模块来实现支持向量机分类器。首先，我们准备了训练数据`X_train`和对应的标签`y_train`。然后，我们创建了一个线性核函数的支持向量机分类器，并使用训练数据进行训练。接下来，我们准备了测试数据`X_test`，并使用训练好的模型进行预测，将预测结果存储在`y_pred`中。最后，我们打印出预测结果。