为啥没有图
时间: 2023-07-05 11:19:02 浏览: 49
非常抱歉,我在回答中没有包含图像。这是因为我无法在这里直接显示图像。以下是添加了图像的完整代码,可以在您的本地计算机上运行:
```python
import numpy as np
from sklearn import svm, datasets
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征
y = iris.target
# 将数据和标签转换为NumPy数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 创建SVM模型对象
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练SVM模型
clf.fit(X, y)
# 输出SVM对偶问题目标函数的最优解𝛼,决策函数的参数和截距,支持向量等
print("SVM对偶问题目标函数的最优解𝛼:", clf.dual_coef_)
print("决策函数的参数:", clf.coef_)
print("截距:", clf.intercept_)
print("支持向量:", clf.support_vectors_)
# 通过散点图可视化训练数据样本,并画出决策面和两个最大间隔面,标出支持向量
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
# 创建网格来评估模型
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
# 画出决策面和两个最大间隔面
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--'])
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
# 设置图形的标题和坐标轴标签
plt.title('SVM Classification')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
# 显示图形
plt.show()
# 使用测试集数据进行预测,评估模型性能
y_pred = clf.predict(X)
from sklearn.metrics import f1_score
f1 = f1_score(y, y_pred, average='weighted')
print("模型的F1-Score:", f1)
```
这段代码将绘制一个图形,显示鸢尾花数据集中前两个特征的散点图,并使用SVM模型在数据集上进行分类。图像将显示决策面和两个最大间隔面,并标记支持向量。