svm支持向量机python实现代码
时间: 2023-10-08 11:06:24 浏览: 68
这里提供一个简单的SVM支持向量机Python实现代码,使用sklearn库:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
这里使用的是鸢尾花数据集,采用线性核函数,C参数为1。可以根据具体需求进行调整。
相关问题
svm支持向量机python代码实现
当然可以回答!以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子:
1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])
```
2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])
```
以上是两个示例,你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助!
SVM支持向量机python代码 四分类
下面是一个简单的四分类SVM支持向量机的Python代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [2, 2], [3, 3], [2, 3], [3, 2]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试数据
X_test = np.array([[1.5, 1.5], [2.5, 2.5], [0.5, 0.5], [2.5, 1.5]])
y_test = np.array([0, 2, 1, 3])
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
# 输出准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("准确率:", accuracy)
```
在这个例子中,我们使用了线性核函数,设置正则化参数C为1。我们训练了一个四分类的SVM模型,并使用测试数据对其进行了验证,输出了预测结果和准确率。
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