支持向量机SVM Iris数据集 分类预测

最新推荐文章于 2024-06-10 21:23:58 发布
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支持向量机对iris数据集进行分类预测

1. 基础概念

2. 实验步骤与分析

    2.1  数据理解

    2.2  数据读入

   2.3  训练集和测试集划分

   2.4  支持向量机

   2.5  预测

   2.6  分析

   2.7 调整参数，提高预测准确率

3. 总结

支持向量机对iris数据集进行分类预测

1. 基础概念

SVM的主要思想是：建立一个超平面作为决策平面，使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。SVM也是结构风险最小化方法的近似实现。

2. 实验步骤与分析

序号

任务名称

任务具体要求

1

数据理解

理解数据集背景以及数据含义。

2

数据读入

可使用sklearn中自带的iris数据集：datasets.load_iris()

3

训练集和测试集划分

随机抽取总数据集70%作为训练集，测试集占30%

4

支持向量机

构建SVM模型，并进行训练

5
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