使用SVM算法判断土壤是否适合种植作物，包括数据预处理、特征提取、结果评估包括召回率、准确率、ROC曲线等等方面python代码

以下是一个简单的使用SVM算法判断土壤是否适合种植作物的Python代码示例，包括数据预处理、特征提取、结果评估等方面的代码：

# 导入所需模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('soil_data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('is_suitable', axis=1)
y = data['is_suitable']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征提取
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
svm = SVC(kernel='linear', probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = svm.predict(X_test)

# 评估结果
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, svm.predict_proba(X_test)[:,1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)

print('准确率：', accuracy)
print('召回率：', recall)
print('AUC值：', roc_auc)

其中，soil_data.csv是一个包含土壤属性信息以及是否适合种植作物的数据集，is_suitable是目标变量。代码首先读取数据，然后进行数据预处理，将自变量和因变量分别赋值给X和y，再将数据集分为训练集和测试集。接着进行特征提取，使用StandardScaler进行特征缩放。然后使用SVC算法进行模型训练，并进行结果预测和评估，输出准确率、召回率和AUC值。