Классификация с использованием метода опорных векторов (SVM) в Python

Классификация с использованием метода опорных векторов (SVM) в Python

Метод опорных векторов (SVM) является одним из наиболее популярных алгоритмов машинного обучения, используемых для задач классификации и регрессии. Он основан на поиске оптимальной разделяющей гиперплоскости между различными классами данных. В Python существует несколько библиотек, которые предоставляют реализацию SVM, такие как scikit-learn, TensorFlow, и другие. Давайте рассмотрим, как использовать SVM для классификации данных в Python с помощью библиотеки scikit-learn. 1. Импорт библиотек: Сначала импортируем необходимые библиотеки: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt 2. Загрузка данных: Для примера загрузим набор данных ирисов из библиотеки scikit-learn: iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] y = iris.target 3. Подготовка данных: Разделим данные на обучающий и тестовый наборы, а также проведем их стандартизацию: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) sc = StandardScaler() sc.fit(X_train) X_train_std = sc.transform(X_train) X_test_std = sc.transform(X_test) 4. Обучение модели SVM: Теперь создадим и обучим модель SVM: svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0) svm.fit(X_train_std, y_train) 5. Визуализация результатов: Наконец, визуализируем разделяющую гиперплоскость и обучающие данные: plt.scatter(X_train_std[y_train == 0, 0], X_train_std[y_train == 0, 1], color='red', marker='o', label='Setosa') plt.scatter(X_train_std[y_train == 1, 0], X_train_std[y_train == 1, 1], color='blue', marker='x', label='Versicolor') plt.scatter(X_train_std[y_train == 2, 0], X_train_std[y_train == 2, 1], color='green', marker='s', label='Virginica') plt.xlabel('Sepal length [standardized]') plt.ylabel('Sepal width [standardized]') plt.legend(loc='upper left') plt.show() Теперь у вас есть представление о том, как использовать метод опорных векторов (SVM) для классификации данных в Python с помощью библиотеки scikit-learn. Этот метод может быть применен к различным типам данных и является мощным инструментом в арсенале машинного обучения.

Создана

Хештеги:
#Python #scikit-learn #классификация #машинное обучение #метод опорных векторов
Оцените статью:
Автор:
avatar
Связанные вопросы:

Какой метод машинного обучения используется для классификации данных в Python?

Какие библиотеки Python предоставляют реализацию метода опорных векторов (SVM)?

Какие шаги необходимо выполнить для использования SVM для классификации данных в Python?

Категории:
  • Машинное обучение
  • Python
  • Классификация
  • SVM
centerimg

Вам будет также интересно:

Линейная регрессия: реализация на Python с использованием библиотеки scikit-learn

Давайте погрузимся в мир линейной регрессии и рассмотрим ее реализацию на Python с использованием популярной библиотеки scikit-learn. Узнаем, как создать модель линейной регрессии, обучить ее и провести прогнозы.

Увлекательный мир случайного леса 🌲

Давайте погрузимся в увлекательный мир случайного леса (Random Forest) и узнаем, как его реализовать для задач классификации на Python!

Кросс-валидация в машинном обучении

Узнайте, как использовать кросс-валидацию для оценки производительности моделей машинного обучения.

Оптимизация гиперпараметров модели: методы и примеры кода

Узнайте, как оптимизировать гиперпараметры модели машинного обучения для достижения лучших результатов. Изучите различные методы оптимизации и получите примеры кода для применения этих методов в практике.

Наивный байесовский классификатор для анализа текста на Python

Узнайте, как реализовать наивный байесовский классификатор для анализа текста на Python и применить его для категоризации текстовых данных.

Вверх