如何将pca降维后的数据集如何划分训练集输入支持向量机
时间: 2024-05-11 07:20:01 浏览: 5
PCA降维后的数据集可以按照一般的数据集划分方法进行划分训练集和测试集,具体步骤如下:
1. 将PCA降维后的数据集按照一定比例(通常为7:3或8:2)划分为训练集和测试集;
2. 将划分好的训练集输入到支持向量机模型中进行训练;
3. 使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算模型的精度和其他评价指标。
具体代码实现如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 假设PCA降维后的数据集为X_pca,标签为y
# 将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 初始化支持向量机模型
svm = SVC(kernel='linear')
# 将训练集输入到支持向量机模型中进行训练
svm.fit(X_train, y_train)
# 使用训练好的模型对测试集进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算模型的精度和其他评价指标
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
print('F1-score:', f1_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
```
其中,`X_pca`为PCA降维后的数据集,`y`为数据集对应的标签。在代码中,使用了线性核函数的支持向量机模型,并计算了模型的精度、精确率、召回率和F1-score等评价指标。