SVM鸢尾花分类Python实现
简介
本资源文件提供了一个基于SVM（支持向量机）算法实现的鸢尾花数据集分类的Python代码。该实现不仅能够对鸢尾花数据集进行分类，还能输出混淆矩阵，帮助用户更好地理解模型的分类效果。
功能特点
- SVM算法实现：使用SVM算法对鸢尾花数据集进行分类。
- 混淆矩阵输出：提供混淆矩阵的输出，便于用户分析模型的分类准确性。
- Python实现：代码完全使用Python编写，易于理解和修改。
使用方法
- 下载资源文件：下载本仓库中的资源文件。
- 运行代码：使用Python环境运行代码，确保已安装所需的依赖库（如
scikit-learn）。 - 查看结果：运行代码后，程序将输出分类结果及混淆矩阵。
依赖库
scikit-learnnumpypandas
注意事项
- 请确保在运行代码前已安装所有依赖库。
- 代码中的数据集路径可能需要根据实际情况进行调整。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。