机器学习方法支持向量机在滑坡易发性评价中的应用的代码

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的监督学习算法，在分类和回归问题中有很好的表现。在滑坡易发性的评价中，我们可以利用SVM对收集到的数据集进行分析，通过特征工程提取出影响滑坡风险的关键因素作为输入，预测地表的稳定性。

以下是使用Python的scikit-learn库实现SVM进行滑坡易发性评价的一个简化版示例：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集（假设已经存在一个名为'slippery_data.csv'的数据文件）
data = pd.read_csv('slippery_data.csv')
X = data.drop('slippery_status', axis=1) # 特征
y = data['slippery_status'] # 目标变量

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear') # 或者选择其他内核如'rbf'

# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型的准确率: {accuracy}")

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