生成向量机处理CSV文件数据并计算准确率和损失函数的代码
时间: 2024-02-22 12:55:31 浏览: 24
下面是使用支持向量机(SVM)处理CSV文件数据并计算准确率和损失函数的示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, hinge_loss
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分离特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM模型
model = SVC()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率和损失函数
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
loss = hinge_loss(y_test, model.decision_function(X_test))
# 输出结果
print('Accuracy: {:.2f}'.format(acc))
print('Hinge Loss: {:.2f}'.format(loss))
```
注意,这是一个简单的示例代码,实际使用中可能需要进行更多的数据预处理和参数调节。