SVM投票法识别三种状态，需要三个分类器，每个分类器分类两种状态 python

是的，SVM投票法识别三种状态需要三个分类器。每个分类器都可以用SVM算法来实现，每个分类器分类两种状态。下面是一个简单的Python示例代码：

from sklearn import svm

# 训练第一个分类器，识别状态1和状态2
X1 = [...]  # 特征向量列表
y1 = [...]  # 标签列表，取值为0或1，表示状态1或状态2
clf1 = svm.SVC(kernel='linear')
clf1.fit(X1, y1)

# 训练第二个分类器，识别状态1和状态3
X2 = [...]  # 特征向量列表
y2 = [...]  # 标签列表，取值为0或1，表示状态1或状态3
clf2 = svm.SVC(kernel='linear')
clf2.fit(X2, y2)

# 训练第三个分类器，识别状态2和状态3
X3 = [...]  # 特征向量列表
y3 = [...]  # 标签列表，取值为0或1，表示状态2或状态3
clf3 = svm.SVC(kernel='linear')
clf3.fit(X3, y3)

# 使用投票法进行三种状态的识别
def predict_state(features):
    pred1 = clf1.predict([features])[0]
    pred2 = clf2.predict([features])[0]
    pred3 = clf3.predict([features])[0]
    if pred1 == 1 and pred2 == 0 and pred3 == 0:
        return "状态1"
    elif pred1 == 0 and pred2 == 1 and pred3 == 0:
        return "状态2"
    elif pred1 == 0 and pred2 == 0 and pred3 == 1:
        return "状态3"
    else:
        return "未知状态"

在上面的代码中，我们使用三个SVM分类器分别训练两种状态的分类任务，然后使用投票法对三个分类器的结果进行投票，从而确定输入特征向量所对应的状态。