当然，我可以帮助你将代码修改成适用于你自己的数据集。假设你已经有一个自己的数据集，并且数据存储在一个CSV文件中。CSV文件中，特征数据在前几列，目标数据在最后一列。
首先，你需要安装 `pandas` 库来读取CSV文件：
以下是一个示例代码，演示如何将SVM代码改成适用于你自己的数据集：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取你的数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
# 假设你的特征在前几列，目标在最后一列
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建并训练SVM模型
model = SVC(kernel='rbf', gamma='scale')
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')
在这段代码中，你需要将 `'your_dataset.csv'` 替换成你自己的CSV文件路径。特征数据会被读取到 `X` 变量中，目标数据会被读取到 `y` 变量中。
下面是对代码的详细解释：
1. **导入必要的库**：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
2. **读取数据集**：
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
3. **分离特征和目标**：
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
4. **分割数据集**：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
5. **训练SVM模型**：
model = SVC(kernel='rbf', gamma='scale')
model.fit(X_train, y_train)
6. **预测和评估**：
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')
希望这些解释和示例代码能帮助你顺利地将SVM应用于你自己的数据集。如果有任何问题，欢迎随时提问！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 | 
[复制链接]
( 粤ICP备18085999号-1 | 粤公网安备 44051102000585号)
狗仔卡
楼主
显身卡
发表于 2024-7-13 10:27:34