python使用支持向量机svm解决多分类问题
时间: 2023-09-05 15:08:32 浏览: 66
在Python中,可以使用scikit-learn库中的支持向量机(SVM)算法来解决多分类问题。具体来说,可以使用SVC(Support Vector Classifier)类来实现。下面是一个简单的例子:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 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)
# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
在这个例子中,我们加载了鸢尾花数据集,并将其拆分为训练集和测试集。然后,我们使用SVC类创建了一个SVM分类器,并将其拟合到训练数据上。最后,我们使用predict()方法预测测试集,并使用score()方法计算准确率。
需要注意的是,当使用SVM来解决多分类问题时,通常采用“一对多”(OvR)策略,即将每个类别与其他所有类别进行区分。在上面的代码中,我们通过设置decision_function_shape参数为“ovr”来指定这种策略。
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