svm多分类python代码

以下是 SVM 多分类的 Python 代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 载入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 使用 SVM 进行多分类
model = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出预测结果和真实标签
print("预测结果：", y_pred)
print("真实标签：", y_test)

注意：本代码只是示例，实际应用中需要根据具体问题进行调参和优化。

相关问题

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。

# 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。

svm二分类python代码

当然！这里是一个基本的 SVM 二分类的 Python 代码示例：

# 导入所需的库
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你已经有了训练数据 X 和对应的标签 y
# X 是一个二维数组，每一行代表一个样本的特征
# y 是一个一维数组，每个元素代表对应样本的标签

# 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)

# 创建一个 SVM 模型
model = svm.SVC()

# 使用训练数据来训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印准确率
print("Accuracy:", accuracy)

以上代码使用 `scikit-learn` 库中的 `SVC` 类来实现 SVM 模型的训练和预测。首先，我们将数据集分成训练集和测试集，然后创建一个 SVM 模型对象。接下来，使用训练数据来训练模型，并使用测试集来对模型进行评估，计算模型的准确率。

请注意，这只是一个基本的示例。在实际使用中，你可能需要根据你的数据集和问题进行一些调整和优化。