使用scikit-learn实现SVM 以下是使用Python的scikit-learn库实现SVM分类器的示例代码: fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportnumpyasnp# 加载数据集iris=datasets.load_iris()X=iris.data y=iris.target# 划分训...
# Test SVMsvm = SVM(kernel='rbf', k=4)svm.fit(X, y, eval_train=True) y_pred = svm.predict(X)print(f"Accuracy: {np.sum(y==y_pred)/y.shape[0]}") # 0.65 # Test with Scikitfrom sklearn.multiclass import OneVsRestClassifierfrom sklearn....
我在第二篇SVM中学习了核函数,有好几种,最常用的就是线性核函数,多项式核函数,高斯核函数和Sigmoid核函数,在scikit-learn中,内置的核函数也刚好有这四种。 3.1,线性核函数(Linear Kernel) 线性核函数表达式为: 就是普通的内积,LinearSVC和LinearSVR只能使用它。
1、构建SVM分类模型 通过查阅资料,我们知道svm算法在scikit-learn.svm.SVC下,所以: 算法位置填入:svm 算法名填入:SVC() 模型名自己起,这里我们就叫svm_model 套用模板得到程序如下: # svm分类器 fromsklearn.svmimportSVC fromsklearn.metricsimportaccuracy_score ...
svm_model=SVC(kernel='linear',C=1.0)# 训练模型 svm_model.fit(X_train,y_train)# 预测 y_pred=svm_model.predict(X_test)# 计算准确率 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("Accuracy:",accuracy) 在上述代码中,我们使用了scikit-learn库中的SVC类来构建支持向量机模型,并使用鸢尾花数据集进...
我们将使用Python的scikit-learn库来实现一个简单的支持向量机分类器,并在一个合成的数据集上进行可视化展示。 1、导入必要的库和数据集生成 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
让我们看一下SVM可用的参数列表。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma=0.0,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,random_state=None)...
现在我们就来详细分析下SVM的工作原理 间隔与支持向量 在前面的分析中,我们知道SVM的工作原理就是:找到离分隔超平面最近的点,确保它们离分隔面的距离尽可能的远。这里点到分隔面的距离的两倍被称为间隔,支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。在样本空间中,划分超平面可通过如下形式来描述: ...
Python中,Scikit-learn是一个流行的机器学习库,它提供了易于使用的SVM实现。 1)安装命令 pip install scikit-learn 2)导入所需模块 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score 3、数据集 乳腺癌数据集...
我们将使用Scikit-Learn生成数据并训练SVM模型。然后,我们将绘制决策边界和支持向量,以了解模型如何分离类。 导入必要的库并加载数据集 该数据集包含三种鸢尾花的萼片和花瓣尺寸的测量值。在这里,只有前两个特征(萼片长度和宽度)被保留用于可视化目的。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets...