svm代码

SVM (支持向量机) 算法是一种分类和回归算法，通常用于二分类问题(但也可以用于多分类问题)。它的工作原理是在训练数据集中找到一个决策边界，使得在这个边界的两侧的类别尽可能地不混合。

SVM 代码的一般结构如下：

1. 导入所需的库和模块。
2. 加载训练数据集和测试数据集。
3. 创建 SVM 模型并训练它。
4. 对测试数据集进行预测。
5. 计算测试数据集的预测准确率。

下面是一个示例 SVM 代码，使用的是 Python 中的 scikit-learn 库：

# 导入所需的库和模块
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 加载训练数据集和测试数据集
X_train, y_train = datasets.load_iris(return_X_y=True)
X_test, y_test = datasets.load_iris(return_X_y=True)

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