用python代码实现相关向量机
时间: 2023-05-15 12:05:59 浏览: 89
可以使用Python中的sklearn库来实现相关向量机(RVM):
```python
from sklearn import svm
# 创建相关向量机模型
clf = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
```
其中,kernel参数指定核函数类型,C参数是惩罚系数,gamma参数是核函数系数。X_train和y_train是训练数据,X_test是测试数据,y_pred是预测结果。
相关问题
用Python代码实现支持向量机
可以的,以下是Python代码实现支持向量机的示例:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
这段代码使用了sklearn库中的SVM分类器,加载了鸢尾花数据集,将数据集划分为训练集和测试集,使用线性核函数和C=1创建了SVM分类器,训练模型并预测测试集,最后输出准确率。
用python实现核支持向量机的代码
好的,以下是用Python实现核支持向量机的代码:
```
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集并划分数据集
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化支持向量机模型
svm_model = SVC(kernel='rbf')
# 拟合模型
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为:", accuracy)
```
以上代码通过调用Sklearn库中的SVC类实现了核支持向量机的训练和预测。其中,核函数采用径向基函数(kernel='rbf')。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)