在Python中使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)的示例代碼如下：
# 引入需要的庫(kù)
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，假設(shè)有一個(gè)特征矩陣X和標(biāo)簽向量Y
# X的每一行是一個(gè)樣本的特征向量，Y的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)X對(duì)應(yīng)樣本的標(biāo)簽
# 假設(shè)特征矩陣X為 1000x3 的數(shù)據(jù)，標(biāo)簽向量Y為 1000x1 的數(shù)據(jù)
X = [[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]
Y = [0, 1, 1, 0]
# 拆分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測(cè)試集，這里按照 70% 的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=1)
# 建立支持向量機(jī)(SVM)模型并設(shè)置參數(shù)
svm = SVC(kernel='linear') # 選擇線性核函數(shù)
# 訓(xùn)練支持向量機(jī)模型
svm.fit(X_train, Y_train)
# 使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
Y_test_predicted = svm.predict(X_test)
# 評(píng)估模型性能
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_test_predicted)
print("Accuracy:", accuracy)
# 可以根據(jù)需要進(jìn)行模型調(diào)參和優(yōu)化，例如選擇其他核函數(shù)、調(diào)整正則化參數(shù)C等
該示例代碼使用了sklearn庫(kù)中的SVC類來(lái)構(gòu)建支持向量機(jī)(SVM)模型。首先，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；然后創(chuàng)建一個(gè)SVM模型，設(shè)置參數(shù)，如選擇線性核函數(shù)；接下來(lái)使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；最后，利用測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估模型性能。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-552911.html
根據(jù)您的數(shù)據(jù)集和問(wèn)題，可以根據(jù)需要進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，例如選擇其他核函數(shù)、調(diào)整正則化參數(shù)C等，以獲得更好的預(yù)測(cè)結(jié)果和性能。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-552911.html
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