באַן אַ SVM מאָדעל פֿאַר די געגעבן דאַטאַסעט.
אָוקיי, לאָזן אונדז אָנהייבן טריינינג אַ SVM מאָדעל פֿאַר דיין דאַטאַסעט. דאָ זענען די סטעפּס צו נאָכפאָלגן: 1. ערשטער, איר וועט דאַרפֿן צו פּרעפּראָסעסס דיין דאַטאַסעט. דאָס וועט אַרייַננעמען סטעפּס ווי דילינג מיט פעלנדיק וואַלועס, קאָדירונג פון קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז און סקיילינג נומעריקאַל וועריאַבאַלז. איר זאָל נאָר דורכפירן די סטעפּס אויף די טריינינג שטעלן און שפּעטער צולייגן די זעלבע טראַנספאָרמאַציע צו די פּרובירן שטעלן. 2. אַמאָל דיין דאַטן איז פּרעפּראָסעססעד, איר וועט דאַרפֿן צו שפּאַלטן עס אין אַ טריינינג און פּרובירן שטעלן. דאָס קען זיין געטאן מיט די "train_test_split" פֿונקציע פֿון די "sklearn.model_selection" מאָדולע. ``` פּיטהאָן פֿון sklearn.model_selection אַרייַנפיר train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) ``` מאַכט זיכער צו שטעלן דעם 'random_state' פּאַראַמעטער צו ענשור רעפּראָדוסיביליטי פון דיין רעזולטאַטן . 3. ווייַטער, לאָזן אונדז אַרייַנפיר די SVM קלאַססיפיער פֿון `sklearn.svm` און שאַפֿן אַ בייַשפּיל פון די קלאַססיפיער. ``` פּיטהאָן פֿון sklearn.svm אַרייַנפיר SVC classifier = SVC (קערנעל = 'לינעאַר', ראַנדאַמ_סטייט = 0) ``` דאָ, מיר נוצן אַ לינעאַר קערן וואָס אַרבעט געזונט פֿאַר פילע קלאַסאַפאַקיישאַן פּראָבלעמס. איר קענען עקספּערימענט מיט אנדערע קערנאַלז ווי `rbf` און `poly` און זען אויב זיי אַרבעט בעסער פֿאַר דיין דאַטאַסעט. 4. איצט, לאָזן ס פּאַסיק די קלאַססיפיער צו די טריינינג דאַטן. ```python classifier.fit(X_train, y_train) ``` 5. אַמאָל די מאָדעל איז טריינד, איר קענען מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף די פּרובירן שטעלן און אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל. ``` פּיטהאָן פֿון sklearn.metrics אַרייַנפיר accuracy_score, confusion_matrix, classification_report y_pred = classifier.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('confusion_matrix:', confusion_matrixy(y_test), ) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred)) ``` דאָס איז אַ יקערדיק וואָרקפלאָוו פֿאַר טריינינג אַ SVM מאָדעל. איר קענען עקספּערימענט מיט פאַרשידענע פּאַראַמעטערס, קערנאַלז און דאַטן פּריפּראַסעסינג טעקניקס צו פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל.