svmn分类 python实现
时间: 2023-09-28 13:10:19 浏览: 36
下面是使用Python实现SVM分类器的基本步骤:
1.收集数据:从数据集中获取训练样本。
2.准备数据:将数据集转换为适合SVM分类器的数据结构。
3.分析数据:通过可视化等方式对数据进行初步分析。
4.训练算法:使用训练数据集训练SVM分类器。
5.测试算法:使用测试数据集测试SVM分类器的性能。
6.使用算法:使用训练好的SVM分类器进行预测。
下面是一个简单的Python代码实现:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = 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)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
```
在这个示例中,我们使用了Iris数据集,将数据集分为训练集和测试集,使用线性核函数和C=1.0创建了一个SVM分类器,并对其进行了训练和测试。最终,我们计算了模型的准确率。