sklearn.svm import svc用法
时间: 2023-11-12 15:05:13 浏览: 61
`sklearn.svm.SVC`是Scikit-learn中支持向量机(SVM)的实现之一,它可以用于分类和回归问题。
下面是一个使用`sklearn.svm.SVC`进行分类的样例代码:
```python
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
iris = datasets.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=0.3, random_state=42)
# 创建SVM分类器
clf = SVC()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {acc}")
```
这段代码使用鸢尾花数据集(iris)进行分类,分为训练集和测试集,创建SVM分类器并训练模型,最后计算准确率并输出结果。
`sklearn.svm.SVC`有很多参数可以调整,例如:
- C参数:正则化参数,控制分类错误的惩罚强度。C越大,模型越复杂,容易过拟合。
- kernel参数:核函数类型,例如线性核函数、多项式核函数和径向基函数(RBF)核函数等。
- gamma参数:RBF核函数的宽度,控制支持向量的影响范围。gamma越小,支持向量的影响范围越广,模型越简单,容易欠拟合。
你可以通过调整这些参数来获得更好的模型性能。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)
![](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)