测试svm模型准确率
时间: 2023-08-03 20:10:42 浏览: 116
测试 SVM 模型准确率需要使用测试数据集。以下是一般的步骤:
1. 将数据集分为训练集和测试集。
2. 对训练集数据进行特征提取和预处理。
3. 使用训练集数据训练 SVM 模型。
4. 对测试集数据进行特征提取和预处理。
5. 使用训练好的 SVM 模型对测试集数据进行分类。
6. 计算分类准确率,即正确分类的样本数除以总样本数。
代码示例:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
# 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)
# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
# 对测试集数据进行分类
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('准确率:', accuracy)
```
这里使用了鸢尾花数据集作为示例数据集,采用了线性 SVM 模型。可以根据实际情况选择不同的 SVM 模型和数据集。