SVM章节已经结束了。 具体内容请参照“《01 SVM - 大纲》”
一般操作：
1、在头文件中引入SVM相关软件包
2、防止中文乱码
3、读取数据
4、数据分割训练集和测试集6:4
导入时间
import numpy as np
导入pandas as PD
导入矩阵as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
froms klearn.model _ selectionimporttrain _ test _ split
froms klearn.metricsimportaccuracy _ score
#设置属性以防止中文乱码
mpl.rcparams [ ' font.sans-serif ' ]=[ u ' simhei ' ]
mpl.rcparams [ ' axes.unicode _ MINUS ' ]=false
##读取数据
# 'sepal length '，' sepal width '，' petal length '，' petal width '
iris_feature=u '萼长'，u '萼宽'，u '花瓣长'，u '花瓣宽'
path='./datas/iris.data' #数据文件的路径
DATA=PD.read_CSV(path，header=None ) ) ) ) )。
x，y=data [ list (范围(4) ]，data(4])
y=PD.categorical(y ).codes
x=x [ 0，1 ] ]
##数据分割
x_train，x_test，y_train，y_test=train_test_split(x，y，random_state=28，train_size=0.6 )
构建数据SVM分类器：
1、线性磁芯； 2、yqdzc核； 3、多项式核； 4、Sigmoid核函数；
10 SVM -核函数-文末介绍了四种核函数，特别是yqdzc核。
(SVM1=SVC(c=1，kernel='linear ' ) ) ) ) ) ) ) )。
(SVM2=SVC(c=1，kernel='rbf ' () ) ) ) ) ) ) ) 652
SVM3=SVC(c=1，kernel='poly ' ) ) ) ) ) ) ) )。
(SVM4=SVC(c=1，kernel='sigmoid ' ) ) ) ) ) ) ) 652
##模特培训
t0=time.time (
SVM1.fit(x_train，y_train ) )。
t1=time.time (
SVM2.fit(x_train，y_train ) )。
t2=time.time (
SVM3.fit(x_train，y_train ) )。
t3=time.time (
SVM4.fit(x_train，y_train ) )。
t4=time.time (
效果评估：
SVM1_ score1=accuracy _ score (y _ train，SVM1.predict ) x_train ) )
SVM1_ score2=accuracy _ score (y _ test，SVM1.predict ) x_test ) )
SVM2_ score1=accuracy _ score (y _ train，SVM2.predict ) x_train ) )
SVM2_ score2=accuracy _ score (y _ test，SVM2.predict ) x_test ) )
SVM3_ score1=accuracy _ score (y _ train，SVM3.predict ) x_train ) )
SVM3_ score2=accuracy _ score (y _ test，SVM3.predict ) x_test ) )
SVM4_ score1=accuracy _ score (y _ train，SVM4.predict ) x_train ) )
SVM4_ score2=accuracy _ score (y _ test，SVM4.predict ) x_test ) )
绘制-光圈数据按SVM分类器划分的内核函数模型比较：
x _ tmp=[ 0，1，2，3 ]
t_score=[t1 - t0、t2-t1、t3-t2、t4-t3]
y_score1=[svm1_score1，svm2_score1，svm3_score1，svm4_score1]
y_score2=[svm1_score2，svm2_score2，svm3_score2，svm4_sc
ore2]plt.figure(facecolor='w', figsize=(12,6))
模型预测准确率比较：
plt.subplot(121)
plt.plot(x_tmp, y_score1, 'r-', lw=2, label=u'训练集准确率')
plt.plot(x_tmp, y_score2, 'g-', lw=2, label=u'测试集准确率')
plt.xlim(-0.3, 3.3)
plt.ylim(np.min((np.min(y_score1), np.min(y_score2)))*0.9,
np.max((np.max(y_score1), np.max(y_score2)))*1.1)
plt.legend(loc = 'lower left')
plt.title(u'模型预测准确率', fontsize=13)
plt.xticks(x_tmp, [u'linear-SVM', u'rbf-SVM', u'poly-SVM', u'sigmoid-SVM'], rotation=0)
plt.grid(b=True)
模型训练耗时比较:
plt.subplot(122)
plt.plot(x_tmp, t_score, 'b-', lw=2, label=u'模型训练时间')
plt.title(u'模型训练耗时', fontsize=13)
plt.xticks(x_tmp, [u'linear-SVM', u'rbf-SVM', u'poly-SVM', u'sigmoid-SVM'], rotation=0)
plt.xlim(-0.3, 3.3)
plt.grid(b=True)
plt.suptitle(u'鸢尾花数据SVM分类器不同内核函数模型比较', fontsize=16)
plt.show()
预测结果画图
画图比较：
N = 500
x1_min, x2_min = x.min()
x1_max, x2_max = x.max()
t1 = np.linspace(x1_min, x1_max, N)
t2 = np.linspace(x2_min, x2_max, N)
x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2) # 生成网格采样点
grid_show = np.dstack((x1.flat, x2.flat))[0] # 测试点
获取各个不同算法的测试值:
svm1_grid_hat = svm1.predict(grid_show)
svm1_grid_hat = svm1_grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同
svm2_grid_hat = svm2.predict(grid_show)
svm2_grid_hat = svm2_grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同
svm3_grid_hat = svm3.predict(grid_show)
svm3_grid_hat = svm3_grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同
svm4_grid_hat = svm4.predict(grid_show)
svm4_grid_hat = svm4_grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同
画图:
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
plt.figure(facecolor='w', figsize=(14,7))
1、鸢尾花Linear-SVM特征分类 (线性核)
plt.subplot(221)
## 区域图
plt.pcolormesh(x1, x2, svm1_grid_hat, cmap=cm_light)
## 所以样本点
plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本
## 测试数据集
plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本
## lable列表
plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13)
plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title(u'鸢尾花Linear-SVM特征分类', fontsize=16)
plt.grid(b=True, ls=':')
plt.tight_layout(pad=1.5)
2、鸢尾花rbf-SVM特征分类 (yqdzc核)
plt.subplot(222)
## 区域图
plt.pcolormesh(x1, x2, svm2_grid_hat, cmap=cm_light)
## 所以样本点
plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本
## 测试数据集
plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本
## lable列表
plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13)
plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title(u'鸢尾花rbf-SVM特征分类', fontsize=16)
plt.grid(b=True, ls=':')
plt.tight_layout(pad=1.5)
3、鸢尾花poly-SVM特征分类 (多项式核)
plt.subplot(223)
## 区域图
plt.pcolormesh(x1, x2, svm3_grid_hat, cmap=cm_light)
## 所以样本点
plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本
## 测试数据集
plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本
## lable列表
plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13)
plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title(u'鸢尾花poly-SVM特征分类', fontsize=16)
plt.grid(b=True, ls=':')
plt.tight_layout(pad=1.5)
4、鸢尾花sigmoid-SVM特征分类:
plt.subplot(224)
## 区域图
plt.pcolormesh(x1, x2, svm4_grid_hat, cmap=cm_light)
## 所以样本点
plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本
## 测试数据集
plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本
## lable列表
plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13)
plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.title(u'鸢尾花sigmoid-SVM特征分类', fontsize=16)
plt.grid(b=True, ls=':')
plt.tight_layout(pad=1.5)
plt.show()
PS: 还记得讲核函数时候说过的话么？
yqdzc核 可以近似表示无穷维的扩展，效果最好。
sigmoid核 一塌糊涂，不要去用。