对于一个异或问题,假设有四个样本,特征坐标分别为(0,0),(1,1),(1,0),(0,1),标签依次为0,0,1,1.使用SVC模型建立分类器,并预测点(0.3,0.8)的类别
时间: 2024-03-08 14:48:49 浏览: 18
好的,针对这个问题,我可以为您提供以下解答:
由于样本特征为二维坐标,且标签为0/1,因此可以使用支持向量机(SVM)模型进行分类。而由于是异或问题,可以选择使用非线性核函数进行分类。
下面是使用Python中的sklearn库来实现的代码:
```python
from sklearn.svm import SVC
# 定义样本特征和标签
X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]]
y = [0, 0, 1, 1]
# 使用SVC模型,并选择rbf作为核函数
clf = SVC(kernel='rbf')
clf.fit(X, y)
# 预测点(0.3,0.8)的类别
print(clf.predict([[0.3, 0.8]]))
```
运行以上代码,可以得到输出结果为:[1],即该点被预测为类别1。
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```
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```
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```python
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return int(a != b)
```
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