model=svm.svc(kernel='linear',c=1,gamma=1)# there is various option associatedwithit,like changing kernel,gamma andCvalue.Will discuss more # about itinnext section.Train the model using the training sets and check score model.fit(X,y)model.score(X,y)#Predict Output predicted=model.predi...
def plot_svm(kernel, df_input, y, C, gamma, coef): svc_model = svm.SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma, coef0=coef, random_state=11, probability=True).fit(df_input, y) Z = svc_model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 0] Z = Z.reshape(xx.shape) fig =...
svmmodel.fit(X_train,y_train) print("SVM训练模型评分:" +str(accuracy_score(y_train,svmmodel.predict(X_train))) print("SVM待测模型评分:" +str(accuracy_score(y_test,svmmodel.predict(X_test))) SVM训练模型评分:0.9328571428571428 SVM待测模型评分:0.8666666666666667 #分类边界函数:核函数Linear...
预测:根据训练好的模型,对新的数据进行分类预测。 Python实现支持向量机 下面我们通过Python代码来演示如何使用支持向量机进行分类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearnimportdatasets from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.svmimportSVCfrom sklearn.metricsimpor...
model = svm.SVC(kernel='rbf') # 拟合数据 model.fit(X, y) # 绘制决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis') ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) ...
model.score(X, y) #Predict Output predicted= model.predict(x_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 调参 优化机器学习算法的参数值,能有效地提高模型的性能。让我们看一下SVM可用的参数列表。 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma=0.0, coef0=0.0, shrinking=True,...
def createSVMmodel(X,y): '''创建SVM模型 参数: X - 训练集的特征数据 y - 训练集的类别 返回值: clf - 创建的模型 ''' clf = None clf=svm.SVC() clf.fit(X,y) return clf #训练模型 SVM = createSVMmodel(train_X,train_y) #预测 ...
首先,我们需要到pip的官网:https://pypi.python.org/pypi/pip下载对应我们python版本的pip,例如我的是pip-1.4.1.tar.gz。但安装pip需要另一个工具,也就是setuptools,我们到https://pypi.python.org/pypi/setuptools/#windows下载ez_setup.py这个文件回来。然后在CMD命令行中执行:(注意他们的路径) ...
Python机器学习笔记:SVM(4)——sklearn实现 对SVM的概念理清楚后,下面我们对其使用sklearn进行实现。 1,Sklearn支持向量机库概述 我们知道SVM相对感知器而言,它可以解决线性不可分的问题,那么它是如何解决的呢?其思想很简单就是对原始数据的维度变换,一般是扩维变换,使得原样本空间中的样本点线性不可分,但是在变...