SVM簡單分類的使用 sklearn機器學習

2022-06-28 21:15:11 字數 961 閱讀 8234

# sklearn 庫中匯入 svm 模組


from sklearn import svm


# 定義三個點和標籤


x = [[2, 0], [1, 1], [2,3]]


y = [0, 0, 1]


# 定義分類器，clf 意為 classifier，是分類器的傳統命名


clf = svm.svc(kernel = 'linear')  # .svc（）就是 svm 的方程，引數 kernel 為線性核函式


# 訓練分類器


clf.fit(x, y)  # 呼叫分類器的 fit 函式建立模型（即計算出劃分超平面，且所有相關屬性都儲存在了分類器 cls 裡）


# 列印分類器 clf 的一系列引數


print (clf)


# 支援向量


print (clf.support_vectors_)


# 屬於支援向量的點的 index


print (clf.support_)


# 在每乙個類中有多少個點屬於支援向量


print (clf.n_support_)


# **乙個新的點


print (clf.predict([[2,0]]))

svc(c=1.0, break_ties=false, cache_size=200, class_weight=none, coef0=0.0,


decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='linear',


max_iter=-1, probability=false, random_state=none, shrinking=true,


tol=0.001, verbose=false)


[[1. 1.]


[2. 3.]]


[1 2]


[1 1]


[0]

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