Python支持向量机

1 声明

本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。

2 支持向量机简介

3 支持向量机代码与注释示例

# 加载相关包
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
features = iris.data
target = iris.target
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
features_standardized = scaler.fit_transform(features)
# 常见支持向量机
svc = SVC(kernel="linear", probability=True, random_state=0)
# 训练分类
model = svc.fit(features_standardized, target)
new_observation = [[.4, .4, .4, .4]]
# 查看概率值
print(model.predict_proba(new_observation))

4 总结

无

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