SVM非线性分类的python代码,并附加预测检验模块
时间: 2023-04-09 19:02:54 浏览: 63
以下是一个SVM非线性分类的Python代码示例,同时附带预测检验模块:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='auto')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
这段代码使用了sklearn库中的SVM模型,采用径向基函数(RBF)作为核函数,C参数为1,gamma参数为自动计算。在训练集上训练模型后,使用测试集进行预测,并计算准确率。
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svm二分类预测python代码
以下是一个简单的SVM二分类预测的Python代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 创建训练数据
X = np.array([[0, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1])
# 创建SVM分类器对象
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 创建测试数据
test_data = np.array([[2., 2.], [-1., -2.]])
# 进行预测
result = clf.predict(test_data)
# 打印预测结果
print(result)
```
在上面的代码中,我们使用了Scikit-learn来创建SVM分类器对象,并使用线性核函数和C=1来训练模型。然后我们使用测试数据进行预测,并打印出预测结果。
svm数据二分类python代码
以下是一个简单的SVM数据二分类Python代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 生成训练数据
X = np.array([[0, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1])
# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
# 预测新数据
print(clf.predict([[2., 2.]])) # 输出:[1]
```
该代码使用了scikit-learn库中的SVM分类器,首先生成了一个包含两个样本的训练数据集X和标签y,然后使用SVC类进行模型训练,其中kernel参数指定了使用线性核函数,最后使用训练好的模型对新数据进行预测并输出预测结果。