使用scikit-learn库实现SVM分类器

本文介绍如何使用scikit-learn库实现SVM分类器，并以鸢尾花数据集为例进行训练和测试。我们先使用datasets模块加载数据集，然后使用train_test_split函数划分数据集，接着创建SVM分类器并对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测并评估分类器的准确率。除了代码实现外，我们还提到了在实际应用中需要进行的数据预处理和特征工程。通过学习本文，你将会掌握如何使用scikit-learn库实现SVM分类器并对数据集进行有效的分类。