自选数据完成支持向量机分类实验，并撰写实验报告

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。在实践中，我们使用的是核函数将原始数据映射到高维空间，从而寻找最优的超平面。

接下来，我将介绍如何使用Python中的scikit-learn库进行SVM分类实验。

首先，我们需要准备数据集。这里以鸢尾花数据集为例，代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，我们可以将数据集划分为训练集和测试集，代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

接下来，我们可以使用scikit-learn库中的SVC类来构建SVM分类器。在这里，我们使用径向基函数（Radial basis function，RBF）作为核函数，代码如下：

from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=0, gamma=0.10, C=1.0)
svm.fit(X_train, y_train)

然后，我们可以使用测试集来评估分类器的性能，代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = svm.predict(X_test)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy_score(y_test, y_pred))

最后，我们可以撰写实验报告，包括对数据集的描述、数据预处理、模型选择、评估和结果分析等内容。

希望这些信息对你有所帮助！