1. 熟悉支持向量机SVM (Support Vector Machine)模型分类算法的使用。 2. 利用高斯核作为核函数训练模型。 3. 保存并调用训练模型并预测自己给出样例的类别。 4. 实现SVM分类的可视化。用代码表示
时间: 2024-02-17 20:03:32 浏览: 19
好的,我可以回答这个问题。以下是关于支持向量机SVM模型分类算法的使用、高斯核作为核函数训练模型、保存并调用训练模型并预测自己给出样例的类别以及实现SVM分类的可视化的代码:
```python
# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 只取前两个特征
y = iris.target
# 训练模型
C = 1.0 # SVM正则化参数
svc = svm.SVC(kernel='rbf', C=C, gamma=0.7).fit(X, y)
# 预测自己给出样例的类别
new_data = np.array([[5.0, 3.6]])
print("预测结果为:", svc.predict(new_data))
# 保存模型
import pickle
with open('svm_model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(svc, f)
# 载入模型
with open('svm_model.pkl', 'rb') as f:
svc_loaded = pickle.load(f)
# 可视化分类效果
# 生成网格点
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
h = (x_max / x_min) / 100
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
# 预测网格点的分类结果
Z = svc_loaded.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
# 绘制分类边界和训练数据
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.title('SVM Classification')
plt.show()
```
这段代码中,我们首先加载了鸢尾花数据集,并只取前两个特征,然后利用高斯核作为核函数训练了一个SVM模型,并保存了模型。接着,我们载入了保存的模型,并预测了一个自己给出的样例的类别。最后,我们利用生成的网格点预测了分类结果,并可视化了分类边界和训练数据。
希望这段代码能够对你有所帮助!