基于SVM算法的男女生分类器

题目：采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、鞋码、50m成绩、肺活量、是否喜欢运动共六个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

数据集

完整数据集请到Github仓库下载。

# 数据存放在 people.cvs 文件中
# 性别：0代表女，1代表男，是否喜欢运动：0代表不喜欢，1代表喜欢
# 性别，身高，体重，鞋码，50米成绩，肺活量，是否喜欢运动
0,164,47,38,9,2500,1
0,160,46,38,9,2500,1
0,165,60,39,7.4,2400,1
0,168,44,38,9,4000,0
0,167,49,38,6.9,3800,1
0,175,50,38,9,3800,0
0,172,43,36,7.9,2400,1
0,158,49,35,7.9,2400,1
0,162,46,36,9.5,2800,0
0,158,50,37,11,2500,0
0,165,48,36,8,2500,1
0,172,57,38,9.25,2800,0
...

代码实现

# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
@File    :   svm.py
@Time    :   2021/02/04 08:57:33
@Author  :   Wang Jiaqing
@Contact :   wangjiaqingll@foxmail.com
'''# 导入必要包
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, confusion_matrix  # 用于计算roc和aucdef maxminnorm(array):# 对数据集进行归一化maxcols = array.max(axis=0)mincols = array.min(axis=0)data_shape = array.shapedata_rows = data_shape[0]data_cols = data_shape[1]t = np.empty((data_rows, data_cols))for i in range(data_cols):t[:, i] = (array[:, i] - mincols[i]) / (maxcols[i] - mincols[i])return tdef svmfun():# 读取并处理数据集data = pd.read_csv('SVM算法/dataset/people.csv', header=None, sep=',')data = np.array(data)np.random.shuffle(data)labels = data[..., 0]  # 提取标签dataset = data[..., 1:7]  # 提取特征dataset = maxminnorm(dataset)  # 特征归一化x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset,  # 划分为训练集和测试集labels,test_size=0.2)i = 0KF = KFold(n_splits=4)  # 做4折交叉验证for train_index, test_index in KF.split(dataset):i += 1print("=" * 25, "The %d train:" % (i), "=" * 25)x_train, x_test = dataset[train_index], dataset[test_index]y_train, y_test = labels[train_index], labels[test_index]# 核函数--参数利用网格搜索法大致确定:# linear:gamma=0.1,C=10# rbf:C=10,gamma=0.1# sigmoid:C=10,gamma=0.1# poly:C=10,gamma=10clf = SVC(C=10,kernel='linear',  # 核函数，手动更改测试degree=3,gamma=0.1,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=1e-3,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape='ovr',random_state=None)clf.fit(x_train, y_train)y_predict = clf.predict(x_test)print('AUC')print(roc_auc_score(y_test, y_predict))print('ACC')print(accuracy_score(y_test, y_predict))fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_predict)  # 计算真正率和假正率roc_auc = auc(fpr, tpr)  # 计算auc的值matrix = confusion_matrix(y_test, y_predict)  # 计算混淆矩阵TP = matrix[0][0]FP = matrix[0][1]FN = matrix[1][0]TN = matrix[1][1]SE = TP / (TP + FN)SP = TN / (TN + FP)print("SE:", SE)print("SP:", SP)lw = 2plt.figure(figsize=(10, 10))plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',lw=lw,label='ROC curve (area = %0.2f)' %roc_auc)  # 假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([0.0, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title('Linear-SVM')plt.legend(loc="lower right")plt.show()svmfun()

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