Python求解SVM多分类问题

Python实现SVM多分类注解：首先导入必要的库，包括SVM算法库；加载鸢尾花数据集，该数据集是一个多分类问题的经典案例；将数据集随机划分为训练集和测试集；创建SVM分类器，并选择径向基函数核作为核函数；采用“一对一”策略进行多分类；使用训练集对分类器进行拟合；利用分类器对测试集进行预测；使用准确率指标评估预测结果；通过print()函数输出准确率。需要注意，在SVM多分类问题中，可选的策略有“一对一”和“一对多”，本例中选择了“一对一”策略。此外，核函数的选择对于模型预测性能具有重要影响，需要根据实际情况进行选择和调整。