Python Scikit-learn实现Iris数据集SVM分类与精度评估

本资源是一份详细的Python代码示例，展示了如何使用Scikit-learn库来实现支持向量机（SVM）进行分类。它主要针对的是Iris数据集，这是一个经典的机器学习数据集，包含三种不同类型的鸢尾花的特征信息。 首先，代码导入了所需的库，包括Scikit-learn的`datasets`模块用于加载数据，`model_selection`模块中的`train_test_split`函数用于划分训练集和测试集，`svm`模块中的`SVC`类用于构建SVM模型，以及`metrics`模块的`accuracy_score`用于评估模型性能。 在数据预处理阶段，代码加载了Iris数据集，将特征数据存储在`X`变量中，目标变量存储在`y`中。接着，通过`train_test_split`函数将数据集分割为70%的训练集和30%的测试集，以确保模型泛化能力。 接着，创建了一个SVM分类器实例，设置了核函数为线性（`kernel='linear'`），正则化参数`C=1`，以及随机种子`random_state=0`，这些参数会影响模型的复杂度和决策边界的选择。 使用`fit()`方法对训练集进行拟合，使得模型能够学习到数据的内在规律。之后，使用`predict()`方法对测试集进行预测，并通过`accuracy_score()`计算分类器的准确率，这是衡量模型性能的重要指标。 最后，代码展示了如何获取支持向量的数量及其索引，支持向量是SVM中决定模型决策边界的最关键部分，数量和位置对于理解模型的复杂性和鲁棒性至关重要。 整个过程清晰地展示了如何用Python和Scikit-learn库来实现支持向量机，从数据加载、模型训练到性能评估，再到关键内部结构的探索，对于理解和应用SVM算法具有实际操作价值。这份代码可以作为学习和实践SVM的基础模板，并可用于其他类似分类任务。