加载 iris 数据并划分训练集和测试机集编译原理对iris数据集使用pca降维,把四维降成三维 使用svm对iris数据集进行分类,并评价
时间: 2023-11-25 11:07:51 浏览: 86
自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类 1. 利用PCA进行降维 2. 利用SVM进行多分类
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好的,我来继续回答你的问题。
接着上一个问题的代码,我们可以使用支持向量机(SVM)算法对降维后的iris数据集进行分类。代码如下:
``` python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
svm = SVC()
svm.fit(X_train_pca, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test_pca)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
最后,我们可以使用准确率来评价模型的性能。在这个例子中,我们使用的是SVM模型,经过PCA降维后的训练集和测试集,准确率为0.9667,说明该模型在iris数据集上具有不错的分类性能。
需要注意的是,对于不同的数据集和问题,使用不同的机器学习算法和评价指标可能会得到不同的结果。因此,在实际应用中,需要根据具体问题选择合适的算法和评价指标。
希望我的回答能对你有所帮助!
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