python svm多分类

在Python中使用SVM进行多分类可以使用以下两种方法：

1. 一对多(OvR)方法：这种方法将多分类问题转化为多个二分类问题。对于有K个不同的类别的问题，我们训练K个SVM分类器。每个分类器都将一个类别与其他K-1个类别进行区分。在测试时，我们使用每个分类器来对测试样本进行分类，并选择具有最高置信度的分类器的输出作为最终预测结果。

以下是使用sklearn库中的SVM实现OvR方法的示例代码：

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

# 生成一个3分类的数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, n_classes=3)

# 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=0.2)

# 使用SVM进行多分类，采用OvR方法
clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

2. 一对一(OvO)方法：这种方法将多分类问题转化为多个二分类问题，但是每个分类器只区分两个类别。对于有K个不同的类别的问题，我们训练K*(K-1)/2个SVM分类器。每个分类器都将一个类别与另一个类别进行区分。在测试时，我们对测试样本进行多次分类，每次使用两个类别之间的分类器进行分类。最终，我们对所有分类器的输出进行投票，并选择获得最高票数的类别作为最终预测结果。

以下是使用sklearn库中的SVM实现OvO方法的示例代码：

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

# 生成一个3分类的数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, n_classes=3)

# 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=0.2)

# 使用SVM进行多分类，采用OvO方法
clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

以上是两种使用SVM进行多分类的方法，具体选择哪种方法取决于数据集的大小和复杂度，以及所采用的SVM库的支持程度。