svm支持向量机python代码
时间: 2023-09-28 08:07:53 浏览: 46
以下是一个简单的 Python SVM 支持向量机示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建 SVM 模型
model = svm.SVC(kernel='linear')
# 使用数据训练模型
model.fit(X, y)
# 预测数据
new_data = [[5.0, 3.6, 1.3, 0.25], [6.0, 3.4, 4.5, 1.6], [7.3, 2.9, 6.3, 2.5]]
prediction = model.predict(new_data)
# 输出结果
print(prediction)
```
注意:此代码仅为示例,实际使用中需要根据数据进行相应修改和调整。
相关问题
svm支持向量机python代码实现
当然可以回答!以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子:
1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])
```
2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])
```
以上是两个示例,你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助!
svm支持向量机python代码识别字符
以下是一个简单的 SVM 支持向量机 Python 代码,可以用于字符识别:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 创建 SVM 分类器
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)
```
这段代码可以识别手写数字字符。