支持向量机调库python代码

支持向量机调库Python代码如下所示：

from sklearn import svm
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，`svm.SVC`是支持向量机分类器的类，`kernel`参数指定核函数类型，`fit`方法用于训练模型，`predict`方法用于预测新样本的类别。

相关问题

python不用调库实现PCA算法

可以使用numpy库中的函数来实现PCA算法，以下是一个简单的实现代码：

import numpy as np

def pca(X, k):
    # 计算协方差矩阵
    cov = np.cov(X.T)
    # 计算特征值和特征向量
    eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov)
    # 取前k个特征向量
    top_k_eig_vecs = eig_vecs[:, :k]
    # 将数据投影到新的空间中
    new_X = X.dot(top_k_eig_vecs)
    return new_X

其中，X是一个n×m的矩阵，表示有n个样本，每个样本有m个特征。k表示要保留的主成分个数。函数返回一个n×k的矩阵，表示将原始数据投影到k维空间后的结果。

- 使用群文件数据集中的”预测问题数据集“**进行数据清洗** - 利用数据清洗后的数据进行算法模型训练；**要求手写线性回归算法** - 要求使用线性回归**预测医疗保险费用** - 结合回归问题的**评估标准**来评估自己实现的算法模型的Python实现代码，要求不调库

使用群文件数据集中的"预测问题数据集"进行数据清洗的步骤如下：

1. 导入数据集：首先，需要将数据集导入到Python环境中。可以使用Python的pandas库来读取CSV文件或者Excel文件。

2. 数据预处理：对于数据清洗，需要进行以下预处理步骤：
- 缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，如果存在，可以选择删除包含缺失值的行或者使用插补方法填充缺失值。
- 异常值处理：检查数据集中是否存在异常值，可以使用统计方法或者可视化方法来识别和处理异常值。
- 数据类型转换：将数据集中的数据类型转换为适合分析的类型，例如将字符串类型转换为数值类型。

3. 特征工程：根据问题的需求，对数据集进行特征工程，包括特征选择、特征变换等操作。可以使用Python的特征选择库（如sklearn.feature_selection）和特征变换库（如sklearn.preprocessing）来实现。

4. 数据划分：将清洗后的数据集划分为训练集和测试集。一般情况下，可以将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，例如70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

接下来是利用清洗后的数据进行线性回归算法模型训练的步骤：

1. 定义线性回归模型：首先，需要定义线性回归模型的假设函数和代价函数。假设函数可以表示为 h(x) = θ0 + θ1*x1 + θ2*x2 + ... + θn*xn，其中θ是模型的参数，x是特征向量。

2. 参数估计：使用最小二乘法或者梯度下降法来估计模型的参数。最小二乘法是通过最小化代价函数来求解参数的闭式解，而梯度下降法是通过迭代更新参数来逐步优化代价函数。

3. 模型训练：使用训练集数据来训练线性回归模型。根据选择的优化算法，迭代更新模型的参数，直到达到收敛条件。

4. 模型预测：使用训练好的线性回归模型对测试集数据进行预测。将测试集数据带入假设函数中，得到预测值。

5. 模型评估：使用回归问题的评估标准来评估自己实现的线性回归算法模型。常见的评估标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

下面是一个手写线性回归算法的Python实现代码示例：

import numpy as np

class LinearRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.num_iterations = num_iterations
        self.theta = None
    
    def fit(self, X, y):
        m, n = X.shape
        self.theta = np.zeros(n+1)
        X = np.concatenate((np.ones((m, 1)), X), axis=1)
        
        for _ in range(self.num_iterations):
            h = np.dot(X, self.theta)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m
            self.theta -= self.learning_rate * gradient
    
    def predict(self, X):
        m, n = X.shape
        X = np.concatenate((np.ones((m, 1)), X), axis=1)
        return np.dot(X, self.theta)

# 使用示例
X_train = ...
y_train = ...
X_test = ...

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)