用Python实现机器学习算法之支持向量机算法并做注释说明

下面是使用Python实现支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法的示例代码，并附有注释说明：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建示例数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [6, 7], [7, 8], [8, 6]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建支持向量机分类器对象
svm_classifier = SVC(kernel='linear')

# 使用训练集训练支持向量机分类器
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

注释说明：

– 第 5-6 行：创建示例数据集，其中 X 是特征向量，y 是对应的标签。

– 第 9 行：将数据集划分为训练集和测试集，其中 test_size=0.2 表示将 20% 的数据作为测试集。

– 第 12 行：创建一个支持向量机分类器对象，使用线性核函数。

– 第 15 行：使用训练集训练支持向量机分类器。

– 第 18 行：使用训练好的模型对测试集进行预测。

– 第 21 行：计算预测结果的准确率，并打印输出。

这段代码演示了如何使用Python中的`sklearn`库实现支持向量机算法。通过使用训练集训练支持向量机分类器，然后使用该模型对测试集进行预测，并计算预测结果的准确率。支持向量机算法是一种强大的分类算法，它在许多实际问题中都具有良好的性能和广泛的应用。