python支持向量机预测病人行动能力的代码

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习分类算法，它可以用于预测和分类。在Python中，可以使用scikit-learn库中的SVM模型来预测病人的行动能力。下面是一个简单的例子，展示如何使用scikit-learn中的SVM进行预测：

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

# 假设X是特征数据，y是标签数据，这里用随机数模拟
X = np.random.rand(100, 10)  # 100个样本，每个样本有10个特征
y = np.random.randint(0, 2, 100)  # 100个样本的目标标签，这里假设是二分类问题

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建支持向量分类器实例，这里使用线性核
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型的准确率是: {accuracy}")

# 假设有一个新的病人行动能力数据需要预测
new_patient_data = np.array([[1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8, 9.9, 10.10]])
predicted_ability = clf.predict(new_patient_data)
print(f"预测的病人行动能力分类为: {predicted_ability[0]}")

注意：在实际应用中，X和y应该是真实的病人行动能力数据，其中X是病人的特征数据集，y是对应的标签，例如行动能力等级。在使用scikit-learn训练模型前，数据通常需要进行预处理，如归一化、异常值处理等。