写一个SVM多分类代码
时间: 2023-05-15 10:08:13 浏览: 69
以下是用 Python 实现 SVM 多分类的代码:
```
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
# 加载 iris 数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris["data"]
y = iris["target"]
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型在测试集上的效果
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
这是一个使用线性核的 SVM 分类器的简单代码实现,并使用 sklearn 的 iris 数据集进行测试。
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写一个SVM多分类的代码
以下是一个使用SVM进行多分类的Python代码示例:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 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=0.3, random_state=0)
# 创建SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
# 将模型用训练数据拟合
svm.fit(X_train, y_train)
# 对测试数据进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算分类器的准确度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```
在这个例子中,我们使用了Scikit-learn库中的Iris数据集作为例子进行多分类。我们将数据集分为训练集和测试集,创建一个使用线性核函数的SVM分类器,并使用训练数据拟合这个模型。最后,我们对测试数据进行预测,并计算分类器的准确度。注意,这个例子中使用的是“一对多”(ovr)策略进行多分类。
使用sklearn库写一个svm多分类python代码
以下是使用sklearn库写的一个SVM多分类Python代码。这个代码使用iris数据集,它是一个经典的分类问题。
```python
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 导入iris数据集
iris = datasets.load_iris()
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
# 训练分类器
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)
```
在这个代码中,我们首先导入所需的库和iris数据集。然后,我们使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。接下来,我们创建一个SVM分类器,使用线性内核和一对多(ovr)决策函数形状。我们使用训练集来训练分类器,然后使用测试集来预测。最后,我们计算准确率并将其打印出来。