SVM支持向量机python代码 四分类
时间: 2023-09-11 13:09:05 浏览: 72
下面是一个简单的四分类SVM支持向量机的Python代码示例:
```python
from sklearn import svm
import numpy as np
# 训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [2, 2], [3, 3], [2, 3], [3, 2]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试数据
X_test = np.array([[1.5, 1.5], [2.5, 2.5], [0.5, 0.5], [2.5, 1.5]])
y_test = np.array([0, 2, 1, 3])
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
# 输出准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("准确率:", accuracy)
```
在这个例子中,我们使用了线性核函数,设置正则化参数C为1。我们训练了一个四分类的SVM模型,并使用测试数据对其进行了验证,输出了预测结果和准确率。
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
```python
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
```python
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!
分类问题svm支持向量机python代码
Sure, I can answer that question. Here is an example of how to implement SVM in Python:
```
from sklearn import svm
X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
X_test = [[2., 2.]]
clf.predict(X_test)
```
This code uses the `svm` module from the `scikit-learn` library. It trains a SVM classifier on a small dataset with two features and two classes. The `predict` function is then used to classify a new data point. Hope this helps!