支持向量机实现鸢尾花分类

好的，下面我来介绍一下如何使用支持向量机（SVM）实现鸢尾花分类。

首先，我们需要导入需要的库：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以加载鸢尾花数据集（iris dataset）：

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

接着，我们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)

现在，我们可以使用SVM模型对训练数据进行训练：

svc = SVC(kernel='linear')
svc.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用训练好的模型对测试数据进行预测，并计算准确率：

y_pred = svc.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

以上就是使用支持向量机实现鸢尾花分类的基本流程。需要注意的是，这里我们使用的是线性核函数，如果数据集不是线性可分的，可能需要使用其他核函数来进行分类。