sklearn入门

#导入保存模型工具包
from sklearn.externals import joblib
#导入操作系统包
import os
#定位到这个路径
os.chdir("/Users/yeshuai/")
#导入sklearn的svm算法
from sklearn import svm
#定义数据特征矩阵
x = [[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,3,4]]
#定义数据目标值
y = [0, 1,0, 1,0, 1,0, 1,0, 1]
#定义svm
clf = svm.SVC()
#训练模型
clf.fit(x, y)
#定义测试矩阵
test_x = [[5,2,3], [3,3,4],[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,5,4],[1,2,3], [2,3,4]]
#打印测试数据的预估值
print(clf.predict(test_x))
# 保存模型到/Users/yeshuai/train_model.pkl
joblib.dump(clf, "train_model.pkl")
#加载模型
model=joblib.load("train_model.pkl")
#使用模型
print(yeshuai.predict(test_x))