1、加载python自带的鸢尾花数据集 2、构建SVM模型 从sklearn中直接调用，使用不同的核函数，手动调节超参数 3、模型预测，并利用混淆矩阵查看预测错误的位置

好的，以下是实现的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载鸢尾花数据集
iris = 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)

# 构建模型并训练
svc = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='scale')
svc.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = svc.predict(X_test)

# 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

这里使用了线性核函数，C=1，gamma='scale'等参数，可以根据实际情况进行调整。同时，使用了混淆矩阵来查看模型预测错误的位置。

相关问题

使用SVM对鸢尾花数据进行分类。 注：1、调用sklearn内的SVM模型 2、使用不同的核函数，并对每个核函数得到的准确率进行分析。 3、调节参数C，使模型准确率达到最高。 4、分别计算TP(真阳性)、FN（伪阴性）、FP（伪阳率）、TN（真阴性）

好的，我明白了你的问题。下面是回答：

首先，我们可以先导入鸢尾花数据集，并将其分为训练集和测试集。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们可以使用sklearn内置的支持向量机模型SVM来对数据进行分类。我们可以尝试使用不同的核函数来进行分类，这里我选择了线性核函数、多项式核函数、径向基核函数和sigmoid核函数。

from sklearn.svm import SVC

# 线性核函数
linear_svm = SVC(kernel='linear')
linear_svm.fit(X_train, y_train)
linear_score = linear_svm.score(X_test, y_test)

# 多项式核函数
poly_svm = SVC(kernel='poly')
poly_svm.fit(X_train, y_train)
poly_score = poly_svm.score(X_test, y_test)

# 径向基核函数
rbf_svm = SVC(kernel='rbf')
rbf_svm.fit(X_train, y_train)
rbf_score = rbf_svm.score(X_test, y_test)

# sigmoid核函数
sigmoid_svm = SVC(kernel='sigmoid')
sigmoid_svm.fit(X_train, y_train)
sigmoid_score = sigmoid_svm.score(X_test, y_test)

我们可以打印出每个核函数得到的准确率，以及找出准确率最高的核函数和其对应的参数C。

print('Linear SVM accuracy:', linear_score)
print('Poly SVM accuracy:', poly_score)
print('RBF SVM accuracy:', rbf_score)
print('Sigmoid SVM accuracy:', sigmoid_score)

# 找出准确率最高的核函数
best_kernel = max(linear_score, poly_score, rbf_score, sigmoid_score)

if best_kernel == linear_score:
    print('Best kernel: Linear')
    best_svm = linear_svm
elif best_kernel == poly_score:
    print('Best kernel: Poly')
    best_svm = poly_svm
elif best_kernel == rbf_score:
    print('Best kernel: RBF')
    best_svm = rbf_svm
else:
    print('Best kernel: Sigmoid')
    best_svm = sigmoid_svm

# 调节参数C
best_score = 0
for C in range(1, 11):
    svm = SVC(kernel=best_svm.kernel, C=C)
    svm.fit(X_train, y_train)
    score = svm.score(X_test, y_test)
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_C = C

print('Best C:', best_C)

最后，我们可以计算出每个分类的TP、FN、FP和TN值。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

predicted = best_svm.predict(X_test)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, predicted).ravel()

print('True positive:', tp)
print('False negative:', fn)
print('False positive:', fp)
print('True negative:', tn)

希望这个回答能够帮到你！

使用python编程，调用sklearn中的模块方法，分别用logistics回归、SVM、BP神经网络对sklearn数据库中鸢尾花数据（去掉某一个类，剩下的两个类）进行二分类，并简要分析分类性能。

对于二分类任务，我们可以使用Logistic回归、支持向量机（SVM）和BP神经网络等方法进行分类。下面是使用这些方法对鸢尾花数据进行二分类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 选择两个类别进行二分类（去掉某一个类）
class_to_remove = 0  # 选择去掉第一个类别
X = X[y != class_to_remove]
y = y[y != class_to_remove]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Logistic回归分类器
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
lr_pred = lr.predict(X_test)

# 支持向量机分类器
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm.predict(X_test)

# BP神经网络分类器
nn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
nn.fit(X_train, y_train)
nn_pred = nn.predict(X_test)

# 分类性能评估
lr_accuracy = accuracy_score(y_test, lr_pred)
svm_accuracy = accuracy_score(y_test, svm_pred)
nn_accuracy = accuracy_score(y_test, nn_pred)

lr_precision = precision_score(y_test, lr_pred)
svm_precision = precision_score(y_test, svm_pred)
nn_precision = precision_score(y_test, nn_pred)

lr_recall = recall_score(y_test, lr_pred)
svm_recall = recall_score(y_test, svm_pred)
nn_recall = recall_score(y_test, nn_pred)

lr_f1 = f1_score(y_test, lr_pred)
svm_f1 = f1_score(y_test, svm_pred)
nn_f1 = f1_score(y_test, nn_pred)

print("Logistic回归分类器性能:")
print("准确率: {:.2f}".format(lr_accuracy))
print("精确度: {:.2f}".format(lr_precision))
print("召回率: {:.2f}".format(lr_recall))
print("F1-score: {:.2f}".format(lr_f1))
print()

print("支持向量机分类器性能:")
print("准确率: {:.2f}".format(svm_accuracy))
print("精确度: {:.2f}".format(svm_precision))
print("召回率: {:.2f}".format(svm_recall))
print("F1-score: {:.2f}".format(svm_f1))
print()

print("BP神经网络分类器性能:")
print("准确率: {:.2f}".format(nn_accuracy))
print("精确度: {:.2f}".format(nn_precision))
print("召回率: {:.2f}".format(nn_recall))
print("F1-score: {:.2f}".format(nn_f1))

上述代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并选择两个类别进行二分类。然后，我们使用逻辑回归、支持向量机和BP神经网络进行训练和预测，并计算了准确率、精确度、召回率和F1-score等性能指标。

希望以上代码对您有帮助！如果有任何疑问，请随时提问。