编写 SMO 算法实现线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类。 东北大学 信息学院 实验中心 机器学习应用实践实验指导 具体内容： （1）选取两个特征和两类数据进行二分类。 注意：二分类标签为 1 和-1。 （2）划分数据（分成训练集和数据集） （3）数据归一化 （4）训练模型（参考程序模板：SVM_numpy_template.py） （5）输出：SVM 对偶问题目标函数的最优解𝛼，决策函数的参数和截距，支持向量等。 （6）可视化：通过散点图可视化训练数据样本，并画出决策面和 2 个最大间隔面，标出支持向 量（包括间隔上和间隔内的样本），能够帮助检验算法正确性。 （7）测试集数据进行预测，评估模型性能

好的，我会尽力为你提供相关的实现思路和参考资料。

1. 选取两个特征和两类数据进行二分类

对于iris数据集，我们可以选取其中的两个特征作为分类器的输入，比如Sepal length和Petal width。同时，我们需要将三个类别的数据中的两个类别作为正例和负例，将标签为这两个类别的样本的标签分别设为1和-1，将第三个类别的样本舍去。这样就得到了一个二分类问题。

2. 划分数据

我们需要将数据集划分为训练集和测试集，通常的做法是将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。可以使用sklearn库的train_test_split函数来实现。

3. 数据归一化

我们需要对数据进行归一化处理，这样可以使得不同特征的值处于同一数量级，有利于模型的收敛和预测的准确性。可以使用sklearn库的StandardScaler或MinMaxScaler来进行归一化处理。

4. 训练模型

训练模型的过程可以参考SMO算法的实现方式，先计算Gram矩阵，然后按照SMO算法进行迭代求解。可以参考以下链接中的代码实现：

- https://github.com/avinashpaliwal/SVM-Implementation/blob/master/svm.ipynb
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/24923147
- https://blog.csdn.net/qq_34979346/article/details/78653997

5. 输出结果

训练模型后，需要输出SVM对偶问题目标函数的最优解𝛼，决策函数的参数和截距，支持向量等。可以根据SMO算法的实现方式来输出这些结果。

6. 可视化

使用matplotlib库进行可视化，画出训练数据样本，并画出决策面和最大间隔面，标出支持向量。可以参考以下链接中的代码实现：

- https://github.com/martin-fabbri/soft-margin-svm/blob/master/SoftMarginSVM.ipynb
- https://towardsdatascience.com/support-vector-machine-svm-7a20e2215476

7. 测试集数据进行预测，评估模型性能

使用训练好的模型对测试集数据进行预测，可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型性能。可以参考以下链接中的代码实现：

- https://github.com/avinashpaliwal/SVM-Implementation/blob/master/svm.ipynb
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/24923147
- https://blog.csdn.net/qq_34979346/article/details/78653997

希望以上信息对你有所帮助！