基于支持向量机的金属表面缺陷检测代码

很高兴能回答你的问题！以下是一个基于支持向量机（SVM）的金属表面缺陷检测代码示例：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设你已经有了训练数据和标签
X = np.array([[...], [...], ...])  # 特征向量
y = np.array([0, 1, ...])  # 标签

# 将数据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)

# 创建SVM分类器对象
clf = svm.SVC()

# 训练SVM模型
clf.fit(X_train, y_train)

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

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

这是一个简单的示例代码，你需要将特征向量和标签替换为你自己的数据。另外，你可能需要对数据进行预处理、调整SVM的参数等，以优化模型性能。

希望这个示例能对你有所帮助！如果你有其他问题，请随时提问。