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用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归
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资 源 简 介
用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码。内有实例，依湖芦画瓢即可。-
详 情 说 明
在以下文本中，我将提供使用支持向量机（SVM）实现分类和函数回归的源代码，以及一些示例来帮助您更好地理解。支持向量机是一种监督学习算法，它可以用于分类和回归问题，并且在处理非线性数据时表现出色。要使用SVM进行分类，您需要选择适当的内核函数，例如线性、多项式或径向基函数内核。此外，SVM还可以用于解决异常检测和文本分类问题等其他问题。因此，SVM是机器学习中不可或缺的算法之一。
以下是一个简单的SVM分类示例：
```
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
# 加载数据集
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)
# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
使用上述代码，您可以使用线性内核函数训练一个简单的SVM分类器，并使用鸢尾花数据集进行测试。希望这个示例可以帮助您更好地理解SVM算法，并为您在机器学习领域的学习之旅提供帮助。
