Python SVM 模型拟合：使用 scikit-learn 库实现数据分类

使用 Python 的 scikit-learn 库进行 SVM 模型拟合

本代码示例展示了如何使用 Python 的 scikit-learn 库中的 SVC 类来实现 SVM 模型，并使用该模型对数据集进行分类。代码还包含数据预处理和可视化操作。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat
from sklearn.svm import SVC

# 读文件
data1=loadmat('/data/workspace/myshixun/project/src/step4/ex6data1.mat')
# 数据预处理
data=pd.DataFrame(data1['X'],columns=['x1','x2'])
data['y']=data1['y']

# 初始化 SVC
#********** Begin **********#
svc1=SVC(kernel='linear',C=1)
#********** End **********#

# 在数据集(X,y)上使用 SVM 模型进行数据拟合
#********** Begin **********#
svc1.fit(data[['x1','x2']], data['y'])
#********** End **********#

代码解析:

1. 导入必要的库: numpy 用于数值计算，pandas 用于数据处理，matplotlib 用于可视化，scipy.io 用于加载 MAT 文件，sklearn.svm 包含 SVM 模型。
2. 加载数据: 使用 loadmat 函数加载 MAT 文件，并将数据转换为 pandas DataFrame。
3. 初始化 SVC 模型: 使用 SVC 类创建一个 SVM 模型，设置 kernel 参数为 'linear'，表示使用线性核函数，C 参数为 1，表示正则化参数。
4. 拟合数据: 使用 fit 方法将 SVM 模型拟合到数据集中。

注意:

• 为了使代码正常运行，需要将代码中的文件路径 /data/workspace/myshixun/project/src/step4/ex6data1.mat 替换为实际的 MAT 文件路径。
• 代码中使用 C=1 作为正则化参数，您可以根据实际情况调整该参数。

下一步:

您可以使用拟合后的 SVM 模型进行预测，并通过可视化工具对模型进行评估。

本代码示例仅展示了使用 scikit-learn 库进行 SVM 模型拟合的基本步骤，您可以根据实际情况进行调整和扩展。