svm支持向量机python代码

以下是一个基本的SVM支持向量机Python代码的示例：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 载入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 训练模型
model = svm.SVC()
model.fit(X, y)

# 预测
new_data = [[5.0, 3.5, 1.6, 0.25]]
print(model.predict(new_data))

在这个示例中，我们使用Scikit-Learn库中的SVC类来实例化一个新的SVM模型。我们然后使用模型的.fit（）方法来拟合数据集，然后用模型的.predict（）方法来预测新的数据点的类别。

相关问题

svm支持向量机python代码实现

当然可以回答！以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子：

1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])

2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])

以上是两个示例，你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助！

svm支持向量机python代码识别字符

以下是一个简单的 SVM 支持向量机 Python 代码，可以用于字符识别：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)

# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])

# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])

print(result)

这段代码可以识别手写数字字符。