SVM的python代码
时间: 2023-07-10 09:08:45 浏览: 89
SVM代码_python
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以下是一个基于sklearn库的SVM分类器的Python代码示例:
```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[:, :2]
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)
# 定义SVM分类器模型
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0)
# 训练模型
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("Accuracy:", accuracy)
```
在上述代码中,我们使用 `datasets.load_iris()` 加载了一个示例数据集(鸢尾花数据集),并将前两个特征列作为输入特征。我们通过 `train_test_split` 将数据集划分为训练集和测试集,然后定义了SVM分类器模型并使用 `fit` 方法对其进行训练。最后,使用 `predict` 方法对测试集进行预测,并使用 `accuracy_score` 方法计算模型的准确率。
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