实验. SVM实现多分类

实验目标

本实验旨在帮助学生理解支持向量机（SVM）的基本原理，掌握如何利用Scikit-learn库构建和训练SVM分类器，并评估其在分类任务中的表现。通过该实验，学生将学会如何选择合适的核函数、调整参数以及分析模型性能。

实验环境

o Python 3.x

o Scikit-learn库（sklearn）

o Jupyter Notebook或类似IDE（用于代码编写和结果展示）

实验数据集

使用sklearn提供的鸢尾花（Iris）数据集。该数据集包含150条记录，每条记录有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），属于3个类别之一（Setosa、Versicolor、Virginica），是一个典型的多分类数据集。注意：若从本地导入iris.csv则还需要对标签进行编码成如0、1、2；如果直接load_iris()则不用，因为这时已经被自动编码好了。

实验步骤

1. 导入必要的库

o 导入Scikit-learn中相关数据集、用于数据处理和评估的相关模块、SVM分类器。

2. 加载、划分数据集

o 使用Scikit-Learn的datasets模块加载Iris数据集。

o 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

3. 数据预处理

o 由于 SVM 对特征的尺度敏感，使用StandardScaler对特征进行标准化处理。

4. 构建SVM分类器

o 选择核函数并创建 SVM 模型。可以从linear线性核、rbf高斯核、poly多项式核等不同的核函数中进行选择，观察不同核对分类效果的影响。

5. 模型预测与评估

o 训练模型并对测试集进行预测，评估模型的表现，使用分类准确率等衡量模型分类效果。

实验总结

o 分析不同核函数和惩罚系数等参数设置对分类结果的影响，各种核函数分别适合什么类型的数据集？总结SVM在分类任务中的表现。 

o 理解SVM如何实现多分类（一对一、一对多策略），可在示例代码的基础上进行可视化展示。

o 分析实验过程遇到的难点或问题，比较SVM和其他分类方法的区别。

实验代码参考

以下是一个利用Scikit-learn实现SVM分类Iris数据集的代码示例：

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# Step 1: 导入必要的库

# Step 2: 加载数据集，并划分训练集和测试集 

# Step 3: 数据标准化 

# Step 4: 构建和训练SVM模型 

# Step 5: 预测 

# Step 6: 评估模型

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