SVM支持向量机python代码 四分类

下面是一个简单的四分类SVM支持向量机的Python代码示例：

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

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。