//径向基核（高斯核）

径向基核，也称作高斯核，是一种常用的核函数，常用于支持向量机（SVM）中，用于处理非线性分类问题。

径向基核的公式如下：

$$K(x_i,x_j)=e^{-\gamma||x_i - x_j||^2}$$

其中$x_i$和$x_j$是两个样本点，$\gamma$是一个控制函数影响范围的参数。

下面是一个使用径向基核的SVM分类器的例子，演示如何使用径向基核来训练和预测模型。

# 导入必要的库和数据集
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = datasets.load_iris() # 加载数据集
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)

# 训练模型，使用径向基核，gamma=0.1
clf = SVC(kernel="rbf", gamma=0.1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型的精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)