支持向量机做预测的代码
时间: 2023-10-05 13:12:56 浏览: 41
以下是使用Python中的sklearn库实现支持向量机做预测的代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 创建训练数据集和标签
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [9, 10], [10, 11]])
y_train = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
# 创建测试数据集
X_test = np.array([[2, 2], [4, 4], [6, 6], [8, 8], [10, 10]])
# 创建SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 打印预测结果
print(y_pred)
```
在这个代码示例中,我们创建了一个训练数据集和标签,然后使用sklearn库中的svm.SVC类创建了一个支持向量机模型。我们使用训练数据集拟合了这个模型,并使用测试数据集进行了预测。最后,我们打印了预测结果。
相关问题
支持向量机股票预测代码
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种常用的监督学习算法,在金融领域中,尤其是股票预测中,它可以用来构建分类模型,根据历史数据来预测股票价格走势或市场趋势。以下是一个简单的Python代码示例,使用Scikit-learn库来实现SVM进行股票预测:
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 假设你有一个CSV文件叫做stock_data.csv,包含日期和收盘价数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 数据预处理(假设收盘价是目标变量,其他特征为X)
X = data.drop('Close', axis=1)
y = data['Close']
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear') # 可以尝试不同的核函数,如'poly'、'rbf'等
# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)
# 评估模型性能
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}, R2 Score: {r2}")
#
svm支持向量机做预测python代码
以下是使用Python中的sklearn库实现SVM支持向量机做预测的代码:
```python
# 导入需要的库
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# 获取数据集的特征和标签
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用SVM支持向量机训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集数据
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在上面的代码中,我们首先导入了需要的库,并加载了一个经典的数据集——鸢尾花数据集。接着,我们将数据集分为训练集和测试集,并使用SVM支持向量机训练模型。最后,我们使用测试集数据进行预测,并计算准确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.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)