使用sklearn中的支持向量机算法,对鸢尾花数据集的全部特征进行分类,要求打印并输出训练得分
时间: 2024-02-19 08:58:17 浏览: 26
好的,我可以为您提供代码实现。不过在此之前,我需要确认您是否已经安装了`sklearn`和`numpy`这两个Python库?
如果您还没有安装,可以通过以下命令进行安装:
```
pip install sklearn numpy
```
安装完成后,可以使用以下代码实现对鸢尾花数据集的分类:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
# 加载鸢尾花数据集
iris = 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=0.3, random_state=42)
# 训练SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果并计算准确率
y_pred = svm_model.predict(X_test)
score = accuracy_score(y_test, y_pred)
# 打印训练得分
print("训练得分:", svm_model.score(X_train, y_train))
# 输出测试集准确率
print("测试集准确率:", score)
```
该代码会将鸢尾花数据集分为训练集和测试集,然后使用支持向量机算法进行训练,并计算测试集准确率。其中,`svm_model.score(X_train, y_train)` 可以得到训练得分。