写一个复杂的用SVM算法实现鸢尾花识别的代码
时间: 2023-06-13 11:08:02 浏览: 41
以下是一个使用SVM算法实现鸢尾花识别的Python代码,包含数据预处理、模型训练和测试等步骤。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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
# 数据预处理
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)
y = np.where(y == 0, -1, 1)
# 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=1)
# 训练SVM模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=1)
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个示例中,我们首先加载鸢尾花数据集,并将其分为特征向量和标签。然后,我们使用`StandardScaler`预处理数据。接下来,我们将数据集分为训练集和测试集。然后,我们使用`SVC`类训练一个SVM模型,使用线性核函数和参数`C=1.0`。最后,我们预测测试集并计算准确率。