目录 线性支持向量机(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、线性可分支持向量机 4.1 训练模型 4.2 可视化 五、线性支持向量 ...
运行环境 目的: 根据鸢尾花的四个特征,对三种鸢尾花进行分类 数据 共 行,这里截取前 行,完整数据以及代码的下载链接见文末 : 方法:调用内部SVM库进行鸢尾花分类 特征 特征 特征 特征 鸢尾花类型 . . . . Iris setosa . . . Iris setosa . . . . Iris setosa . . . . Iris setosa . . . Iris setosa . ...
2021-11-07 19:34 0 1594 推荐指数:
目录 线性支持向量机(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、线性可分支持向量机 4.1 训练模型 4.2 可视化 五、线性支持向量 ...
代码: import numpy as np import cv2 from sklearn import datasets from sklearn import model_selec ...
对鸢尾花数据进行分类 1 数据集处理 加载数据集,IRIS 数据集在 sklearn 模块中已经提供 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() iris_feature = iris.data iris_target ...
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分类结果 方法2 BPNN 网络搭建 算法实现 ...
Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: 程序运行结果: 数据可视化展示: ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9326 在这篇文章中,我将使用python中的决策树(用于分类)。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。 导入 因此,首先我们进行一些导入。 from __future__ import ...
1 支持向量机(SVM)的基本概念 SVM是一种分类算法,其侧重于模式识别方面。使用SVM可以大大提高分类的准确性。 分类相当于模式识别的子集合,模式识别重点在于对已知数据进行特征发现与提取。 SVM重点在于解决线性可分的问题。但很多时候,实际的问题是线性不可分的。SVM的思想 ...