基于SVM实现鸢尾花分类的算法流程及功能说明

基于支持向量机(SVM)实现鸢尾花分类的算法流程通常包括以下几个步骤[^2]:

1. **数据加载与预处理**：
SVM需要输入特征集和对应的标签。在这个案例中，鸢尾花数据集通常是预装好的，可以直接导入[^1]。

2. **数据分割**：
数据通常会被划分为训练集和测试集，以便评估模型的泛化能力。

3. **模型构建**：
使用Python库（如Scikit-learn）中的`SVC`类创建SVM模型，选择合适的核函数（如线性、多项式、径向基函数RBF等），并设置正则化参数C。

   from sklearn import svm
   model = svm.SVC(kernel='rbf') # 使用RBF核

4. **训练**：
将训练数据输入模型进行训练。

   model.fit(X_train, y_train)

5. **预测**：
对测试集应用训练好的模型，得到预测结果。

   y_pred = model.predict(X_test)

6. **评估**：
利用混淆矩阵和分类报告来评估模型的性能，比如精确度(precision), 召回率(recall)，F1分数(F1 score)等。

   from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
   report = classification_report(y_test, y_pred)
   cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)