svm算法python代码

可以直接回答这个问题，以下是一个简单的 SVM 算法 Python 代码：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 导入iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 使用iris数据集进行训练
clf.fit(X, y)

# 预测一组数据
print(clf.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]))

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svm算法 PYTHon 代码

可以使用Python中的sklearn包来实现SVM算法。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 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=0)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')

# 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))

这段代码使用了鸢尾花数据集作为示例数据集，使用SVM分类器进行分类，并输出了模型的准确率。你可以根据自己的需求修改数据集和参数来实现自己的SVM算法。

svm算法python代码实现

下面是一个简单的 SVM 算法 Python 代码实现，使用 scikit-learn 库：

from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载 iris 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=0)

# 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)

# 输出分类器的准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

在这个例子中，我们使用了 iris 数据集进行 SVM 分类器的训练和测试。首先，我们将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个 SVM 分类器，使用线性核函数和 C 值为 1。接着，我们使用训练集拟合 SVM 模型，并使用测试集测试模型的准确率。最后，我们输出分类器的准确率。