rbf-SVM-RFE多分类Python

您可以使用Python中的scikit-learn库来实现rbf-SVM-RFE多分类。以下是一些示例代码：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=4, n_clusters_per_class=2, random_state=42)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化SVM模型
svm = SVC(kernel='rbf')

# 使用RFE进行特征选择
rfe = RFE(estimator=svm, n_features_to_select=10, step=1)
rfe.fit(X_train, y_train)

# 使用OneVsRestClassifier进行多分类
clf = OneVsRestClassifier(svm)
clf.fit(rfe.transform(X_train), y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(rfe.transform(X_test))

# 输出分类准确率
print("Accuracy:", clf.score(rfe.transform(X_test), y_test))

在这个示例中，我们使用`make_classification`函数生成一个具有20个特征和4个类的数据集。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并初始化一个rbf-SVM模型。接下来，我们使用RFE进行特征选择，并使用OneVsRestClassifier进行多分类。最后，我们在测试集上进行预测，并输出分类准确率。