前言：
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[知识点及要求]支持向量机分类模型及其应用
示例代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pddata = pd.read_excel("银行贷款审批数据.xlsx")from sklearn.preprocessing import Imputer#均值填充d1 = data.iloc[:,0:6]imp = Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0) #按列填充imp.fit(d1)fd = imp.transform(d1)#最频繁值填充d2 = data.iloc[:,6:-1]imp1 = Imputer(missing_values='NaN',strategy="most_frequent",axis=0)imp1.fit(d2)fd1 = imp1.transform(d2)#数据标准化 均值方差from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()scaler.fit(fd)fd = scaler.transform(fd)#支持向量机模型分类及其应用import numpy as npx = pd.DataFrame(np.hstack((fd,fd1)))x1 = x.iloc[:600,:] #训练数据y1 = data.iloc[:600,15]x2 = x.iloc[600:,:] #测试数据y2 = data.iloc[600:,15]from sklearn import svmclf = svm.SVC(kernel='rbf')clf.fit(x1,y1)rv = clf.score(x1,y1)R = clf.predict(x2)z = R-y2Rs = len(z[z==0])/len(z)print("模型准确率: " + str(rv))print("预测准确率：" + str(Rs))运行结果如下图：
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