SVM支持向量机sklearn-wine红酒数据集代码V1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.datasets import load_wine# 定义函数作图
def make_meshgrid(x, y, h=.02):x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1# arange()-开始值、终值和步长创建表示等差数列的一维数组# linspace()-通过指定开始值、终值和元素个数xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),np.arange(y_min, y_max, h))return xx, yy# 定义绘制等高线
def plot_contours(ax, clf, xx, yy, **params):Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])Z = Z.reshape(xx.shape)out = ax.contourf(xx, yy, Z, **params)return outwine = load_wine()
X = wine.data[:, :2]
y = wine.targetC = 1.0
models = (svm.SVC(kernel='linear',C=C),svm.LinearSVC(C=C),svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C=C),svm.SVC(kernel='poly', degree=3, C=C))
models = (clf.fit(X, y) for clf in models)titles = ('SVC with linear kernel','LinearSVC','SVC with RBF kernel','SVC with polt(degree=3) kernel')# 设定子图排列
fig, sub = plt.subplots(2, 2)
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)
# 作图
X0, X1 = X[:, 0], X[:, 1]
xx, yy = make_meshgrid(X0, X1)for clf, title, ax in zip(models, titles, sub.flatten()):plot_contours(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.plasma, alpha=0.8)ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.plasma, s=20, edgecolors='k')ax.set_xlim(xx.min(), xx.max())ax.set_ylim(yy.min(), yy.max())ax.set_xlabel('Feature 0')ax.set_ylabel('Feature 1')ax.set_xticks(())ax.set_yticks(())ax.set_title(title)plt.show()

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