from sklearn.datasets import make_blobs, make_classification, make_moons, make_circles from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np啥意思

好的，您的问题是如何采用不同的 SVM 核函数对多种类型数据集进行二分类，包括建模、可视化和模型评价。 首先我们需要使用 scikit-learn 中的样本生成器生成一系列线性或非线性可分的二类别数据，可以使用 make_blobs、make_classification、make_moons、make_circles 函数。然后，我们将 SVM 中四种核函数（线性核、多项式核、高斯核、S 形核）用于上述四种数据集，并选择最适合的核参数。可以通过超参数曲线帮助选择超参数。 接下来，我们需要通过散点图可视化数据样本，并画出 SVM 模型的决策边界。最后，我们可以使用分类准确率来选择最优超参数，并为每种模型选择适合的核函数及核参数。参数寻优方式可以自选。 以下是代码示例： ```python from sklearn.datasets import make_blobs, make_classification, make_moons, make_circles from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成样本数据 X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2, random_state=42) # 可以使用其他生成器 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义核函数和超参数 kernels = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'] params = {'linear': 0.1, 'poly': {'degree': 2, 'gamma': 1}, 'rbf': 1, 'sigmoid': 0.1} # 建模、可视化和模型评价 for kernel in kernels: if kernel == 'poly': clf = SVC(kernel=kernel, degree=params[kernel]['degree'], gamma=params[kernel]['gamma']) else: clf = SVC(kernel=kernel, gamma=params[kernel]) clf.fit(X_train, y_train) score = clf.score(X_test, y_test) print('{} kernel classification accuracy: {:.4f}'.format(kernel, score)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='bwr', alpha=0.5) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1], 100), np.linspace(ylim[0], ylim[1], 100)) Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contour(xx, yy, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.set_xlim(xlim) ax.set_ylim(ylim) plt.title('{} kernel'.format(kernel)) plt.show() ``` 这里我们使用 make_blobs 函数生成样本数据，使用 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集。然后，我们定义了四个核函数和对应的超参数，并使用 for 循环遍历每个核函数，建立 SVM 模型并进行模型评价。最后，将数据样本和决策边界可视化。

好的，下面是使用scikit-learn中提供的样本生成器对四种数据集进行分类实验的示例代码： 首先，我们需要导入必要的库，包括numpy、matplotlib、sklearn等： ``` python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 接下来，我们可以使用scikit-learn中的四个样本生成器生成线性或非线性可分的二分类数据： ``` python # 生成数据集 X_blob, y_blob = datasets.make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=0) X_class, y_class = datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=0, n_clusters_per_class=1) X_moon, y_moon = datasets.make_moons(n_samples=100, noise=0.1, random_state=0) X_circle, y_circle = datasets.make_circles(n_samples=100, noise=0.1, factor=0.5, random_state=0) ``` 接下来，我们可以定义一个函数，用于训练SVM模型并绘制决策边界和分类结果： ``` python def plot_svm(kernel, X, y): # 训练模型 clf = svm.SVC(kernel=kernel) clf.fit(X, y) # 绘制决策边界和分类结果 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired) # 绘制决策边界 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.3) # 设置图像标题 plt.title("Kernel: {}".format(kernel)) # 显示图像 plt.show() ``` 最后，我们可以调用上述函数，分别使用四种核函数对四个数据集进行二分类实验，并计算分类精度： ``` python # 使用四种核函数对四个数据集进行二分类实验 datasets = [(X_blob, y_blob), (X_class, y_class), (X_moon, y_moon), (X_circle, y_circle)] datasets_names = ["Blobs", "Classification", "Moons", "Circles"] kernels = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'] for i in range(4): print("\nDataset: {}".format(datasets_names[i])) X, y = datasets[i] for j in range(4): plot_svm(kernels[j], X, y) clf = svm.SVC(kernel=kernels[j]) clf.fit(X, y) y_pred = clf.predict(X) acc = accuracy_score(y, y_pred) print("Kernel: {}, Accuracy: {:.2f}%".format(kernels[j], acc * 100)) ``` 完整代码如下：