SVM进行预测数字值的简单代码
时间: 2024-05-05 15:18:07 浏览: 15
好的,下面是使用SVM进行预测数字值的简单代码:
```
from sklearn import svm
# 准备训练集数据
train_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
train_labels = [0, 1, 1, 0]
# 创建SVM分类器对象
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(train_data, train_labels)
# 准备测试数据
test_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
# 进行预测
predictions = clf.predict(test_data)
# 打印预测结果
print(predictions)
```
这段代码的作用是创建一个SVM分类器对象,使用准备好的训练数据进行模型的训练,然后使用准备好的测试数据进行预测,最后打印出预测的结果。在这个例子中,我们使用SVM进行的是异或逻辑门的预测,输入数据为两个二进制数字,输出数据为0或1。
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SVM进行数字预测值的简单代码
好的,我可以为您提供 SVM 进行数字预测值的简单代码。以下是一个示例代码:
```python
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 初始化 SVM 模型
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])
# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])
print(result)
```
请注意,代码使用 scikit-learn 库实现 SVM,并使用 digits 数据集进行训练和预测。您可以将此代码用作模板,并根据需要进行修改。
SVM进行预测数字0-9的简单代码
以下是使用scikit-learn库实现的SVM预测数字0-9的简单代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 定义训练数据和标签
X_train = digits.data[:-10]
y_train = digits.target[:-10]
# 定义测试数据和标签
X_test = digits.data[-10:]
y_test = digits.target[-10:]
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据
predicted = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("Predicted:",predicted)
```
这段代码加载手写数字数据集,定义训练数据和标签,创建SVM分类器并训练模型,最后对测试数据进行预测并输出预测结果。
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