写一个多分类svm的python代码

以下是一个简单的多分类SVM Python代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 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)

# 训练模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个例子中，我们使用了鸢尾花数据集作为示例数据集，并使用SVM来对其进行多分类。我们使用线性内核，并使用“ovr”（一对多）策略来处理多类问题。最后，我们计算了模型的准确性并打印出来。

相关问题

使用sklearn库写一个svm多分类python代码

以下是使用sklearn库写的一个SVM多分类Python代码。这个代码使用iris数据集，它是一个经典的分类问题。

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入iris数据集
iris = datasets.load_iris()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个代码中，我们首先导入所需的库和iris数据集。然后，我们使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们创建一个SVM分类器，使用线性内核和一对多（ovr）决策函数形状。我们使用训练集来训练分类器，然后使用测试集来预测。最后，我们计算准确率并将其打印出来。

svmpython代码

以下是一个简单的 SVM 分类器的 Python 代码示例：

from sklearn import datasets, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 将数据集拆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)

# 定义 SVM 分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类器的准确度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这段代码使用了 Scikit-Learn 库中的 SVM 分类器来对鸢尾花数据集进行分类，并计算了分类器的准确度。在实际应用中，可以根据具体的数据集和需求来调整模型参数和评估指标。