在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。 from numpy import * import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy def kernelTrans(X,A,kTup): # 核函数(此例未使用) m,n=shape
svm.fit(X_train, y_train) # 在测试集上做预测 y_pred = svm.predict(X_test) # 评估模型准确度 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型的准确率: {accuracy * 100:.2f}%") # 打印支持向量 print("支持向量:", svm.support_vectors_) 3. 代码解析: • 数据集:这里使用的...
(1)种群数量NIND = 50代表第一代种群先进行50次的模型训练作为50个初始个体，每次训练的[C，G]（当然每次训练的C和G还是随机初始化的）就是这个个体的的染色体；(2)目标函数就是训练集上的分类准确度（当然下面代码用的交叉验证分数，含义其实是一样的）；(3)选择、交叉、变异、进化 (4)最后末代种群中的最...
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...
下面给出5个基于Python的SVM算法完整代码示例,每个例程均使用模拟的训练样本,并能成功运行、输出预测结果。以下示例涵盖了不同的SVM变体,包括分类与回归任务。 示例1:使用SVC(RBF核)进行二分类 # 示例1:使用SVC(RBF核)进行二分类 import numpy as np
svm_classifier=SVC(kernel='linear',C=1)#'linear'表示线性核函数,C是惩罚项系数 # 在训练集上训练模型 svm_classifier.fit(X_train,y_train)# 在测试集上进行预测 y_pred=svm_classifier.predict(X_test)# 计算准确率 accuracy=metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'准确率:{accuracy}') ...
在Python中,scikit-learn是一个广泛使用的用于实现机器学习算法的库,SVM也可在scikit-learn库中使用并且遵循相同的结构(导入库,创建对象,拟合模型和预测)。我们来看下面的代码: #导入库from sklearn import svm#假设您有用于训练数据集的X(特征数据)和Y(目标),以及测...
svm模型python代码 svm模型python代码 SVM(Support Vector Machines，支持向量机)是一种分类算法，可以用于处理线性和非线性可分的数据。在python中，可以使用scikit-learn库来实现SVM模型的训练和预测。以下是一个简单的SVM模型的python代码，用于分类红酒数据集：```#导入需要的库 import pandas as pd from sklearn....
4,SVM分类算法库参数小结 下面我们将具体介绍这三种分类方法都有那些参数值以及不同参数值的含义。 4.1, LinearSVC 其函数原型如下: 1 2 3 4 classsklearn.svm.LinearSVC(self, penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=1e-4, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, ...