机器学习与深度学习-通过SVM线性支持向量机分类鸢尾花数据集iris求出错误率并可视化.zip

1、先载入iris数据集 Load Iris data 2、分离训练集和设置测试集split train and test sets 3、对数据进行标准化处理Normalize the data 4、使用知识向量机模型进行训练Train using SVM 5、然后进行可视化处理Visualization 6、最后通过绘图决策平面plot decision plane 程序代码 1、通过知识向量机算法对iris数据集前两个维度的数据进行模型训练并求出错误率，最后进行可视化展示数据区域划分： ```bash from sklearn import datasets import numpy as np ### Load Iris data 数据加载 iris = datasets.load_iris() x = iris.data[:,:2]#前2个维度 # x = iris.data y = iris.target print("class labels: ", np.unique(y)) x.shape y.shape ### split train and test se