支持向量机（iris）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了支持向量机（iris）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import svm
import numpy as np

# 定义每一列的属性
colnames = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
# 读取数据
iris = pd.read_csv('data\\iris.data', names=colnames)

# iris.head()是一个pandas库中的函数，用于显示数据集的前几行。默认情况下，它显示前5行数据。
"""
   sepal-length  sepal-width  petal-length  petal-width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
"""
iris.head()

# drop():删除行或列
X = iris.drop('class', axis=1)  # 属性值
y = iris['class']   # 类别

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_scaled, y)

# 随机生成3组测试数据，注意需要归一化处理
test_data = scaler.transform(np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.7, 3.1, 4.7, 1.5], [7.9, 3.8, 6.4, 2.0]]))

# 获得模型预测结果
pred = clf.predict(test_data)

print(pred)

对代码的解释：

因为iris.data中是这样的：

支持向量机（iris）,机器学习,机器学习

即前4列为属性，第5列为类别

定义属性与类别：

# 定义每一列的属性
colnames = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']

读取数据，并给数据加上colnames：

# 读取数据
iris = pd.read_csv('data\\iris.data', names=colnames)

print输出一下iris：

支持向量机（iris）,机器学习,机器学习

对于read_csv()方法：

(4条消息) 详解pandas的read_csv方法_小尛玮的博客-CSDN博客

对于head()函数：

# iris.head()是一个pandas库中的函数，用于显示数据集的前几行。默认情况下，它显示前5行数据。
"""
   sepal-length  sepal-width  petal-length  petal-width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
"""
iris.head()

对于drop()函数：

(3条消息) Pandas基本数据交互机制2-drop()方法_朱错错的哒哒哒的博客-CSDN博客

# drop():删除行或列
X = iris.drop('class', axis=1)  # 属性值

'class':去掉属性为class的一行或一列

axis=1:去掉某一行，加上参数axis就是去掉某一列

这行代码的返回值为去掉属性为class的那一列之后的数据集，即所有属性

y = iris['class']   # 类别

这行代码返回值为类别那一列

对于StandardScaler()方法与fit_transform方法

(3条消息) sklearn中StandardScaler()_汽水配辣条的博客-CSDN博客

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

对于svm()方法

(3条消息) 【机器学习】svm.SVC参数详解_svm.svc中的参数以及作用_Xhfei1224的博客-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-620124.html

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_scaled, y)

预测


# 随机生成3组测试数据，注意需要归一化处理
test_data = scaler.transform(np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.7, 3.1, 4.7, 1.5], [7.9, 3.8, 6.4, 2.0]]))

# 获得模型预测结果
pred = clf.predict(test_data)

print(pred)

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