用python实现核支持向量机的代码

好的，以下是用Python实现核支持向量机的代码：

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

# 加载数据集并划分数据集
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化支持向量机模型
svm_model = SVC(kernel='rbf')

# 拟合模型
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("准确率为:", accuracy)

以上代码通过调用Sklearn库中的SVC类实现了核支持向量机的训练和预测。其中，核函数采用径向基函数(kernel='rbf')。

相关问题

python实现svm支持向量机代码

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现支持向量机（SVM）。以下是一个简单的示例，演示了如何使用Scikit-learn中的线性SVM对数据集进行分类：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集（例如Iris数据集）
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理（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（线性核）
model = svm.SVC(kernel='linear')  # 使用线性内核

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: ", accuracy)

# 如果需要更复杂的核函数，可以更改kernel参数，如'sigmoid'、'poly'等

用Python代码实现支持向量机

可以的，以下是Python代码实现支持向量机的示例：

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

# 加载数据集
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=.3, random_state=)

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

这段代码使用了sklearn库中的SVM分类器，加载了鸢尾花数据集，将数据集划分为训练集和测试集，使用线性核函数和C=1创建了SVM分类器，训练模型并预测测试集，最后输出准确率。