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Python | 支持向量机模型构建实战详解
91 2024-09-23
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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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