python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类（附完整代码）

最新推荐文章于 2025-03-24 14:56:33 发布
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分类专栏： python 机器学习 文章标签： python 深度学习 机器学习
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本文通过一个完整的案例介绍了如何使用Python的SVM分类器对鸢尾花数据集进行分类。首先介绍了数据集，然后导入所需模块，接着进行数据准备和划分。在SVM分类器构建部分，探讨了C参数的影响。经过模型训练，计算并打印了训练集和测试集的准确率。最后，进行了模型评估和使用，包括预测、决策函数值计算、距离计算和分类图绘制，帮助读者理解SVM的工作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集介绍

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  • 总共包含150行数据
  • 每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。
  • 4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度
  • 目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica
  • 数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签

数据集样式:
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导入需要的模块包

import numpy a
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