sklearn光速入门实践[1]——实现一个简单的SVM分类器

红太狼 2022-03-19 08:27 258阅读 0赞

python的sklearn库封装了许多常用的机器学习算法，而且入门简单，调用方便。下面我们用sklearn库和简单的几个点作为数据集，来实现一个简单的SVM分类器。

首先，准备好数据。我们把（2,0），（0,2），（0,0）这三个点当作类别1；（3,0），（0,3），（3,3）这三个点当作类别2，训练好SVM分类器之后，我们预测（-1，-1），（4，4）这两个点所属的类别。示意图如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNDQzMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

#### 1、组装数据集。 ####

在组装数据集的时候，这里最重要的就是要注意数据的组合格式。data中每行元素作为一个样本，各列分别是该样本的各个属性，比如上边的几个点，封装成如下格式：`x = np.array([[2,0],[0,2],[0,0],[3,0],[0,3],[3,3]])` 。label排成一行，与data中的数据相对应即可：`y = np.array([1,1,1,2,2,2])`

【注】：这里利用Pandas进行封装也可以。

import pandas as pd
    data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]])
    data = pd.DataFrame(data,column = [0,1,2])
    x = data[[0,1]]
    y = data[2]

#### 2、设置SVM分类器的属性 ####

`model = SVC(kernel='linear', probability=True)`  
当probability=False时，没办法调用 model.predict\_proba()函数  
可选的属性列表：

*  待完善1
 *  待完善2

#### 3、执行SVM分类器 ####

`model.fit(x,y)`

#### 4、预测 ####

`pre = model.predict_proba(C)`

最后，附完整代码如下：

from sklearn.svm import SVC
    import numpy as np
    x = np.array([[2,0],[0,2],[0,0],[3,0],[0,3],[3,3]])
    y = np.array([1,1,1,2,2,2])
    model = SVC(kernel='linear', probability=True)#probability=False时，没办法调用 model.predict_proba()函数
    model.fit(data,label)
    C = [[-1,-1],[4,4]]
    pre = model.predict_proba(C)
    print(pre)
    pre1 = model.predict(C)
    print(pre1)

结果如下：

[[0.62507004 0.37492996]
     [0.33332917 0.66667083]]
    [1 2]

可以看到，预测（-1，-1）的标签是1的概率为0.62507004，2的概率为0.37492996。最终预测为类别1。  
预测（4,4）的标签是1的概率为0.33332917，2的概率为0.66667083。最终预测为类别2。这个结果与我们在图中直观看到的结果相符。

官方文档地址：[sklearn.svm.SVC][]

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[sklearn.svm.SVC]: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html