原标题：支持向量机SVM和逻辑回归算法LR完成文本分类任务

来源：今日头条         链接：https://www.toutiao.com/a6760287153034363395/

使用SVM和LR都可以做分类，我们来看一下它们是怎么做到的？本文将使用SVM和LR同时来拟合同一数据训练出SVM模型和LR模型。

我们现在有两个文件，分别是spamTrain.mat训练集数据，和spamTest.mat

测试集数据。我们先对这两文件进行读取，生成训练数据X, y

以及测试数据test_X, test_y

数据已经有了，我们分别来拟合svm模型和LR模型，然后让它们分别来预测我们的预测数据，看它们的各项指标。

全部代码：

支持向量机SVM和逻辑回归算法LR完成文本分类任务

代码

#svm

svc = svm.SVC()

svc.fit(X, y)

pred = svc.predict(test_X)

print(metrics.classification_report(test_y, pred))

#逻辑回归

logit = LogisticRegression()

logit.fit(X, y)

pred = logit.predict(test_X)

print(metrics.classification_report(test_y, pred))

代码：

from sklearn import svm

from sklearn import metrics

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

import scipy.io as sio

mat_tr = sio.loadmat('spamTrain.mat')

print (mat_tr.keys())

mat_test = sio.loadmat('spamTest.mat')

print (mat_test.keys())

X, y = mat_tr.get('X'), mat_tr.get('y').ravel()

print (X.shape, y.shape)

test_X, test_y = mat_test.get('Xtest'), mat_test.get('ytest').ravel()

print (test_X.shape, test_y.shape)

#svm

svc = svm.SVC()

svc.fit(X, y)

pred = svc.predict(test_X)

print(metrics.classification_report(test_y, pred))

#逻辑回归

logit = LogisticRegression()

logit.fit(X, y)

pred = logit.predict(test_X)

print(metrics.classification_report(test_y, pred))

一THE END一

免责声明：本文来自互联网新闻客户端自媒体，不代表本网的观点和立场。

合作及投稿邮箱：E-mail:editor@tusaishared.com