Python | 支持向量机模型构建实战详解

Python构建SVM模型摘要

本文由菜鸟君提供，旨在指导如何使用Python语言构建支持向量机(SVM)模型，并以iris数据集为例进行演示。

加载Python库

文章首先介绍了构建SVM模型所需的Python库，包括sklearn中的svm模块、数据集加载模块、数据划分模块以及性能评估模块。

加载数据集

接着，文章提到使用Python自带的iris数据集，并解释了数据集的结构。数据集包含150行4列的自变量数据和相应的标签数据，标签数据包含3个类别。

划分训练集和测试集

第三步，文章介绍了如何划分数据集为训练集和测试集，并强调了设置随机种子以确保结果可复现的重要性。

构建SVM模型

第四步，文章展示了如何利用svm.SVC构建并训练模型，其中使用了RBF核函数。

模型预测与评估

然后，文章介绍了如何对训练集和测试集进行预测，并通过准确率进行评估。训练集的准确率达到100%，测试集的准确率为93%。此外，文章也提供了混淆矩阵的使用，以帮助理解不同类别的预测性能。

文章最后鼓励读者亲自尝试不同的参数设置，并留言分享反馈和建议。同时，菜鸟君也提供了B站视频教程以供进一步学习。

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