SVM支持向量机Python代码示例
资源文件描述
本仓库提供了一个使用Python中Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）的示例代码，文件名为svm支持向量机python代码.pdf。该代码将使用SVM对Iris数据集进行分类。
代码概述
以下是代码的主要步骤：
- 导入必要的库和数据集：
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score - 加载Iris数据集：
iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target - 将数据集拆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=0) - 创建SVM分类器并拟合训练数据：
svm = SVC(kernel='linear') svm.fit(X_train, y_train) - 预测测试集并计算准确率：
y_pred = svm.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy}")
使用方法
- 下载
svm支持向量机python代码.pdf文件。 - 使用Python IDE（如Jupyter Notebook、PyCharm等）打开该文件。
- 按照代码中的步骤运行，观察SVM模型对Iris数据集的分类效果。
注意事项
- 确保已安装Scikit-learn库，可以使用以下命令进行安装：
pip install scikit-learn - 代码中的
random_state参数用于确保每次运行时数据集的划分一致，可以根据需要进行调整。
贡献
欢迎对代码进行改进或提出建议，可以通过提交Issue或Pull Request的方式参与贡献。
许可证
本仓库的代码和资源文件遵循MIT许可证。