一组数据,前五列是特征值,第六列是标签,标签从0到5,设计一个三重二分类算法对数据进行分类,先分类0和其他,然后把1到5再进行分类,第二部对1,2和3,4,5进行分类,第三步对1,2和3,4,5在进行分类,请写出这个代码
时间: 2024-06-09 12:07:50 浏览: 2
以下是一个可能的实现,使用sklearn库中的SVM分类器:
```python
from sklearn import svm
# 加载数据
data = [[0, 0, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 1, 1, 4],
[1, 0, 0, 1, 0, 2],
[1, 1, 1, 0, 0, 3],
[0, 1, 1, 0, 1, 5]]
# 第一步:分类0和其他
X = []
Y = []
for row in data:
if row[-1] == 0:
Y.append(0)
else:
Y.append(1)
X.append(row[:-1])
clf1 = svm.SVC(kernel='linear')
clf1.fit(X, Y)
# 第二步:对1-5进行分类
X_1_2_3 = []
X_4_5 = []
Y_1_2_3 = []
Y_4_5 = []
for row in data:
if row[-1] in [1, 2, 3]:
Y_1_2_3.append(0)
X_1_2_3.append(row[:-1])
else:
Y_4_5.append(1)
X_4_5.append(row[:-1])
clf2 = svm.SVC(kernel='linear')
clf2.fit(X_1_2_3, Y_1_2_3)
clf3 = svm.SVC(kernel='linear')
clf3.fit(X_4_5, Y_4_5)
# 第三步:对1,2和3,4,5进行分类
X_1_2 = []
X_3_4_5 = []
Y_1_2 = []
Y_3_4_5 = []
for row in data:
if row[-1] in [1, 2]:
Y_1_2.append(0)
X_1_2.append(row[:-1])
else:
Y_3_4_5.append(1)
X_3_4_5.append(row[:-1])
clf4 = svm.SVC(kernel='linear')
clf4.fit(X_1_2, Y_1_2)
clf5 = svm.SVC(kernel='linear')
clf5.fit(X_3_4_5, Y_3_4_5)
# 测试分类器
test_data = [[0, 0, 1, 1, 0],
[1, 0, 1, 0, 5],
[0, 1, 0, 0, 3]]
for row in test_data:
# 第一步分类
if clf1.predict([row[:-1]])[0] == 0:
print("0")
else:
# 第二步分类
if row[-1] in [1, 2, 3]:
if clf2.predict([row[:-1]])[0] == 0:
print("1 or 2 or 3")
else:
print("4 or 5")
else:
# 第三步分类
if row[-1] in [1, 2]:
if clf4.predict([row[:-1]])[0] == 0:
print("1 or 2")
else:
print("3")
else:
if clf5.predict([row[:-1]])[0] == 0:
print("4")
else:
print("5")
```
注:这只是一个简单的示例代码,实际应用时,需要根据具体情况进行调整和优化。