Python使用Scikit-learnSVM实战

准备工作： 1. 安装Python。可以从官方网站下载并安装最新版本的Python。 2. 安装Scikit-learn。可以使用pip命令（pip install scikit-learn）或者使用Anaconda进行安装（conda install scikit-learn）。 3. 下载数据集。本样例使用的是鸢尾花数据集（iris dataset），可以从以下网址下载：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris 依赖的类库： 1. sklearn.svm.SVC：Scikit-learn中的SVM算法实现类。 2. sklearn.datasets.load_iris：Scikit-learn中的鸢尾花数据集加载函数。 样例数据说明： 鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本具有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度），以及它们对应的类别标签（Setosa、Versicolor、Virginica）。 Python代码实现如下： python from sklearn import svm from sklearn.datasets import load_iris # 导入数据集 iris = load_iris() # 创建SVM分类器对象 clf = svm.SVC() # 使用数据集训练SVM模型 clf.fit(iris.data, iris.target) # 预测新样本的类别 new_sample = [[5.0, 3.6, 1.3, 0.25]] predicted_class = clf.predict(new_sample) # 打印预测结果 print("Predicted class:", predicted_class) 程序输出结果： Predicted class: [0] 总结： 本样例示范了如何使用Scikit-learn中的SVM算法对鸢尾花数据集进行分类。首先，我们需要安装Python和Scikit-learn库，并下载数据集。然后，我们导入必要的类库和数据集，并创建一个SVM分类器对象。接下来，使用数据集训练SVM模型，并利用训练好的模型预测新样本的类别。最后，打印预测结果。 通过这个样例，我们可以看到使用Scikit-learn的SVM算法非常简单且灵活。有了合适的环境搭建和准备工作，我们可以快速使用Scikit-learn中的SVM算法完成实战任务。