在Python中打印SVM的摘要可以通过使用sklearn库中的SVC(Support Vector Classifier)来实现。SVC是一个支持向量机分类器模型。下面是实现这个功能的代码示例:
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建SVC分类器对象
svm = SVC()
# 在数据集上训练分类器
svm.fit(X, y)
# 打印SVM的摘要
print("SVM摘要:")
print("支持向量的数量:", svm.support_vectors_.shape[0])
print("支持向量的类别:", svm.support_vectors_)
print("每个类别的支持向量数目:", svm.n_support_)
print("预测结果:", svm.predict(X))
这段代码首先加载了一个经典的鸢尾花数据集(iris),然后创建了一个SVC分类器对象svm,并在数据集上进行训练。最后打印了SVM的摘要信息,包括支持向量的数量、支持向量的类别、每个类别的支持向量数目以及模型在数据集上的预测结果。
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