1、数据集 https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv 2、利用sklearn中的方法实现SVM算法
时间: 2023-12-24 22:06:16 浏览: 52
好的,你的第一个问题是关于数据集和SVM算法的。数据集的链接是https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv,而SVM算法可以使用sklearn库中的方法实现。以下是一个简单的示例代码,用于加载数据集并使用SVM算法进行分类。
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
df = pd.read_csv('https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv')
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], test_size=0.2)
# 创建SVM分类器并进行训练
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行预测并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这是一个简单的示例,你可以根据自己的需求调整各个参数,例如SVM核函数的选择等。
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