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import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集
iris datasets.load_iris()
X iris.data[:, [2, 3]] # 使用花瓣长度和宽度作为特征
y iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state1, stratifyy)# 特征标准化
sc StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train_std sc.transform(X_train)
X_test_std sc.transform(X_test)# 训练支持向量机模型
svm SVC(kernellinear, C1.0, random_state1)
svm.fit(X_train_std, y_train)# 预测测试集
y_pred svm.predict(X_test_std)# 计算准确率
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy:.2f})
