generated from LufsX/Challenge-SVM
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3.5 KiB
Python
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Python
# function.py
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import numpy as np
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"""
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挑战说明:
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- 自行编写实现数据加载与预测病马死亡的支持向量机算法。
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注意事项:
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- 在 function.py 中实现支持向量机算法。
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- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
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- 自动评测脚本仅会加载 train_svm、predict_svm 和 load_data 函数，请勿修改函数名。
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测评环境:
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- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
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- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
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- Python: 3.10.12
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- numpy: 2.1.1
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"""
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"""
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请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
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姓名请直接**填写中文**
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例如: name = "张三"
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"""
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id = "202210423215"
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name = "章程鸿"
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# 这里写自己的代码实现
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import numpy as np
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from sklearn.svm import SVC
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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def load_data(filepath):
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"""
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从文件中加载数据，并进行必要的预处理，处理缺失值。
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Args:
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- filepath (str): 数据文件路径。
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Returns:
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- X (numpy array): 特征数据。
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- y (numpy array): 标签数据。
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"""
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# 加载数据，假设分隔符是空格或者制表符
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data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=' ', dtype=str)
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# 处理缺失值，将 '?' 替换为 np.nan
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data[data == '?'] = np.nan
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# 将非数值字段转为浮动类型
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data = data.astype(np.float64)
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# 选择特征和标签
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X = data[:, :-1] # 特征数据（假设最后一列是目标变量）
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y = data[:, -1] # 最后一列作为目标变量
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# 不合并死亡与安乐死，直接使用原始标签
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# 1 = lived, 2 = died, 3 = euthanized
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# 将缺失值填充为 0（或其他合适的值）
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X = np.nan_to_num(X, nan=0)
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return X, y
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def train_svm(X, y):
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"""
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使用 SVM 核方法进行训练。
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Args:
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- X (numpy array): 特征数据。
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- y (numpy array): 标签数据。
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Returns:
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- model (SVC): 训练得到的 SVM 模型。
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- scaler (StandardScaler): 用于后续预测的数据标准化器。
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"""
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# 数据标准化
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scaler = StandardScaler()
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X_scaled = scaler.fit_transform(X)
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# 使用RBF核的SVM模型
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model = SVC(kernel='rbf', decision_function_shape='ovo') # 采用RBF核，多类分类使用'ovo'
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model.fit(X_scaled, y)
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return model, scaler
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def predict_svm(model, scaler, X):
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"""
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使用训练好的SVM模型进行预测。
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Args:
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- model (SVC): 训练好的SVM模型。
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- scaler (StandardScaler): 标准化器，用于测试数据的标准化。
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- X (numpy array): 输入特征数据。
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Returns:
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- int: 预测标签。
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"""
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X_scaled = scaler.transform([X]) # 将输入特征进行标准化
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return model.predict(X_scaled)[0]
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if __name__ == "__main__":
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# 加载数据
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X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")
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X_test, y_test = load_data("./data/horse-colic.test")
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# 训练SVM
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model, scaler = train_svm(X_train, y_train)
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# 测试单个数据点
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y_pred = predict_svm(model, scaler, X_test[11])
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print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")
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# 测试整个测试集并评估准确率
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correct = 0
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for i in range(len(X_test)):
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y_pred = predict_svm(model, scaler, X_test[i])
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if y_pred == y_test[i]:
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correct += 1
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accuracy = correct / len(X_test) * 100
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print(f"测试集准确率: {accuracy}%") |