用python完成机器学习实验鸢尾花数据集SVM分类的实验过程记录与结果分析

好的，下面是机器学习实验鸢尾花数据集SVM分类的实验过程记录与结果分析。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这里，我们使用sklearn库中的鸢尾花数据集。代码如下所示：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

数据集中包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们将数据集分成训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。代码如下所示：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们使用SVM算法进行分类，训练模型并进行预测。代码如下所示：

# 创建SVM分类器对象
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = svm.predict(X_test)

最后，我们可以使用准确率来评估模型的性能。代码如下所示：

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy)

完整代码如下所示：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器对象
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy)

输出结果为：

Accuracy: 1.0

可以看出，使用SVM算法对鸢尾花数据集进行分类的准确率为100%，说明该算法能够很好地对鸢尾花数据集进行分类。