【源码】基于Python的支持向量机西瓜数据集分类与回归项目

项目简介

本项目运用支持向量机（SVM）技术对西瓜数据集开展分类与回归分析。借助Python脚本完成数据预处理、模型训练、模型保存与预测等核心步骤，呈现了SVM在实际数据集里的应用。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对西瓜数据集做必要处理，涵盖数据清洗、特征选择等。
2. 分类任务：采用SVM进行数据分类，支持高斯核和线性核两种核函数。
3. 回归任务：利用支持向量回归（SVR）开展回归分析，以预测连续变量。
4. 模型保存与加载：训练后的模型可保存，后续任务能加载使用。
5. 结果可视化：通过绘图展示分类结果，便于直观了解模型性能。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib。

运行项目

• 打开终端或命令行，导航到项目目录。
• 运行以下命令启动分类任务： bash python SVM绘图.py
• 运行以下命令启动回归任务： bash python SVR.py
• 运行以下命令进行简单训练和预测： bash python test.py

查看结果

• 分类任务结果将通过图形界面展示。
• 回归任务结果将保存为模型文件，可通过加载模型进行预测。

注意事项

• 确保数据文件格式正确，符合脚本的读取要求。
• 根据实际需求调整脚本中的参数设置，特别是SVM的核函数和正则化参数。
• 建议进行参数调优以获得更好的模型性能。

下载地址

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