使用svm算法实现鸢尾花识别功能

好的，下面是使用SVM算法实现鸢尾花识别的Python代码：

# 导入必要的包
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.data', header=None)
x = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将类别转为数字标签
y = pd.factorize(y)[0]

# 数据集划分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(x_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(x_test)

# 评估
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

其中：

- 数据集文件为`iris.data`，可以从UCI Machine Learning Repository上下载；
- 代码中将类别转为数字标签，方便模型训练；
- 使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集；
- 创建一个SVM分类器，使用线性核函数；
- 使用训练集训练模型；
- 使用测试集进行预测，并计算准确率。

希望对你有帮助！