【源码】基于Python的SVM与随机森林模型实现

项目简介

本项目实现了两个部分的分类算法，分别基于支持向量机（SVM）和随机森林。全部使用Python语言编写，涵盖了模型的训练、验证和测试过程。

项目的主要特性和功能

SVM部分

• 运用序列最小优化（SMO）算法训练SVM模型。
• 具备数据预处理功能，包含特征选择和归一化。
• 支持线性核和高斯核，可调整核函数参数。
• 提供训练与验证过程，能计算模型性能指标。

随机森林部分

• 实现随机森林分类器，包括决策树构建与集成。
• 支持调整模型参数，如树的数量、最大深度、分裂所需样本数量等。
• 提供训练和验证过程，计算模型性能指标。
• 支持测试过程，可将预测结果保存为CSV文件。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 安装依赖库：确保已安装所有必要的Python库，如pandas、numpy、random、pickle等。使用以下命令安装： bash pip install pandas numpy scikit-learn
3. 配置数据集路径：根据需要，修改代码中数据集的路径，确保数据集文件存在于指定路径。
4. 运行代码：
5. 对于SVM部分，运行svm.py文件进行模型的训练和验证。
6. 对于随机森林部分，运行random_forest.py文件进行模型的训练和验证。
7. 评估模型性能：根据输出结果，评估模型的性能指标，如准确率、F1分数等。
8. 测试模型：在测试数据集上运行模型，生成预测结果并保存到CSV文件中。

注意：运行代码前，请确保已安装必要的库和模块。若遇到问题，请参考项目文档或寻求专业人士帮助。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】