生成Python代码进行有监督学习训练:选择SVM支持向量机、逻辑回归、DNN神经网络、XGboost、KNN分类器。

时间: 2023-12-11 14:06:04 浏览: 115
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python机器学习支持向量机SVM求解鸢尾花TensorFlow分类问题数据集iris及代码

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以下是使用Python代码进行有监督学习训练的示例,包括选择SVM支持向量机、逻辑回归、DNN神经网络、XGboost、KNN分类器: 1. SVM支持向量机 ```python from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建SVM模型 svm_model = svm.SVC(kernel='linear') # 训练模型 svm_model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = svm_model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("SVM模型准确率为:", accuracy) ``` 2. 逻辑回归 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建逻辑回归模型 logistic_model = LogisticRegression() # 训练模型 logistic_model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = logistic_model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("逻辑回归模型准确率为:", accuracy) ``` 3. DNN神经网络 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建DNN模型 dnn_model = Sequential() dnn_model.add(Dense(32, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) dnn_model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型 dnn_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 dnn_model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32) # 预测测试集 y_pred = dnn_model.predict_classes(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("DNN模型准确率为:", accuracy) ``` 4. XGboost ```python import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建XGboost模型 xgb_model = xgb.XGBClassifier() # 训练模型 xgb_model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = xgb_model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("XGboost模型准确率为:", accuracy) ``` 5. KNN分类器 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建KNN模型 knn_model = KNeighborsClassifier() # 训练模型 knn_model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn_model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("KNN模型准确率为:", accuracy) ``` 以上是使用Python代码进行有监督学习训练的示例,其中包括了SVM支持向量机、逻辑回归、DNN神经网络、XGboost、KNN分类器的代码实现。具体选择哪种算法,需要根据具体的数据集和任务来决定。
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