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支持向量机Support Vector Machine简称SVM是一种常用的分类算法可以用于解决分类和回归问题。SVM通过构建一个超平面将不同类别的数据分隔开使得正负样本之间的间隔也称为边缘最大化。
在Python中可以使用scikit-learn库来使用SVM。以下是一些基本的使用方法
#导入所需的库和模块
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
#加载数据集并进行预处理
# 加载数据集
iris datasets.load_iris()
X iris.data
y iris.target# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)# 数据标准化
scaler StandardScaler()
X_train scaler.fit_transform(X_train)
X_test scaler.transform(X_test)
#创建SVM分类器并进行训练
# 创建SVM分类器
svm SVC(kernellinear) # 这里使用线性核函数也可以选择其他类型的核函数如rbf、poly等。# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测并评估性能
# 在测试集上进行预测
y_pred svm.predict(X_test)# 计算准确率
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(Accuracy:, accuracy)以上是一个简单的SVM分类器的使用示例。在实际应用中可能需要进行更多的特征工程、模型调参等操作来提高模型的性能。
