用svm进行鸢尾花分类

svm鸢尾花分类

from sklearn import svm
import numpy as np
import sklearn
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
 
#define converts(字典)
def Iris_label(s):
    it={b'Iris-setosa':0, b'Iris-versicolor':1, b'Iris-virginica':2 }
    return it[s]
 
#1.读取数据集
path='E:\mathdata\iris.data'
data=np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=',', converters={4:Iris_label} )
#converters={4:Iris_label}中“4”指的是第5列：将第5列的str转化为label(number)
 
#2.划分数据与标签
x,y=np.split(data,indices_or_sections=(4,),axis=1) #x为数据，y为标签,axis是分割的方向，1表示横向，0表示纵向，默认为0
x=x[:,0:2] #为便于后边画图显示，只选取前两维度。若不用画图，可选取前四列x[:,0:4]
train_data,test_data,train_label,test_label =sklearn.model_selection.train_test_split(x,
                                                                                      y,
                                                                                      random_state=1,#作用是通过随机数来随机取得一定量得样本作为训练样本和测试样本
                                                                                      train_size=0.6,
                                                                                      test_size=0.4)
#train_data:训练样本，test_data：测试样本，train_label：训练样本标签，test_label：测试样本标签
 
#3.训练svm分类器
classifier=svm.SVC(C=1,kernel='rbf',gamma=10,decision_function_shape='ovr') # ovr:一对多策略
classifier.fit(train_data,train_label.ravel()) #ravel函数在降维时默认是行序优先

 
#4.计算svc分类器的准确率
print("训练集：",classifier.score(train_data,train_label))
print("测试集：",classifier.score(test_data,test_label))


# #也可直接调用accuracy_score方法计算准确率
# from sklearn.metrics import accuracy_score
# tra_label=classifier.predict(train_data) #训练集的预测标签
# tes_label=classifier.predict(test_data) #测试集的预测标签
# print("训练集：", accuracy_score(train_label,tra_label) )
# print("测试集：", accuracy_score(test_label,tes_label) )
 
#查看决策函数
# print('train_decision_function:',classifier.decision_function(train_data)) # (90,3)返回的是每一组X所对应的w,b，方程为w0Tx0 + w1Tx1 + b = 0
# print('predict_result:',classifier.predict(train_data))#返回的是训练模型对训练样本的预测分类
 
# 5.绘制图形
# 确定坐标轴范围
x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max()  # 第0维特征的范围
x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max()  # 第1维特征的范围
x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j]  # 生成网络采样点
grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)  # 测试点
# 指定默认字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 设置颜色
cm_light = matplotlib.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
cm_dark = matplotlib.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
 
grid_hat = classifier.predict(grid_test)  # 预测分类值
grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape)  # 使之与输入的形状相同
 
# print(x1.flat)
# print(x2)
# print(grid_test.shape)
#
# print(grid_hat)
 
plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light)     # 预测值范围的显示，相当于将预测每一类的区域进行了划分
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y[:,0], s=30,cmap=cm_dark)  # 训练样本点的显示
plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:,1], c=test_label[:,0],s=30,edgecolors='k', zorder=2,cmap=cm_dark) #圈中测试集样本点
plt.xlabel('花萼长度', fontsize=13)
plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=13)
plt.xlim(x1_min,x1_max)
plt.ylim(x2_min,x2_max)
plt.title('鸢尾花SVM二特征分类')
plt.show()
 
# print(train_data)
 
# print(type(x))