写出代码实现支持向量机挑西瓜
时间: 2023-08-11 09:08:43 浏览: 65
下面是一个简单的 Python 代码实现,使用 scikit-learn 库中的 SVM 模型来挑选西瓜。这个例子使用了西瓜数据集 3.0,数据集中一共有 17 个样本,每个样本有 8 个特征,包括密度、含糖率等。
```python
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
# 加载西瓜数据集
data = datasets.load_wine()
# 取前两个特征作为输入
X = data.data[:, :2]
# 取类别作为标签
y = data.target
# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
# 预测新的西瓜
new_data = [[0.7, 0.2], [0.3, 0.8]]
print(clf.predict(new_data))
```
在这个例子中,我们取了数据集中的前两个特征作为输入,使用 SVM 模型进行训练,并预测了两个新的西瓜样本的类别。需要注意的是,这个例子使用了线性核函数,如果数据集不是线性可分的,我们需要使用其他的核函数来处理。
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1.加载MNIST数据集
```
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
y = y.astype(np.uint8)
```
2.数据预处理
```
# 将像素值缩放到0-1之间
X = X / 255.0
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]
```
3.训练模型
```
from sklearn.svm import SVC
svm_clf = SVC(kernel="rbf", gamma="scale")
svm_clf.fit(X_train[:10000], y_train[:10000])
```
4.评估模型
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = svm_clf.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred)
```
以上代码只是一个简单的示例,实际中需要进行更多的数据预处理和调整参数来获得更好的性能。同时,还需要注意避免过拟合和欠拟合问题。