Python实现SVM算法

本文介绍如何使用Python的sklearn库在PyCharm环境中实现支持向量机(SVM)算法。通过iris数据集演示了从导入必要的库到数据准备的全过程,包括逻辑回归、朴素贝叶斯、K-近邻、决策树等多种算法的调用方式。

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1、简述

本文基于Python的sklearn库,在pycharm下实现SVM算法。

skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示:

  逻辑回归:from sklearn.linear_model import LogisticRegression

  朴素贝叶斯:from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

  K-近邻:from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

  决策树:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

  支持向量机:from sklearn import svm

2、数据准备

以iris数据集为例

 

转载于:https://www.cnblogs.com/RHadoop-Hive/p/10141824.html

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