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3 class classification
Sure! Here is a sample code for a simple 3-class classification using Python's scikit-learn library with Support Vector Machine (SVM) algorithm:
Python
1# Import necessary libraries
2from sklearn import datasets
3from sklearn.model_selection import train_test_split
4from sklearn.svm import SVC
5from sklearn.metrics import accuracy_score
6
7# Load the iris dataset (a popular dataset for classification)
8iris = datasets.load_iris()
9X = iris.data
10y = iris.target
11
12# Split data into training and testing sets
13X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
14
15# Train the Support Vector Machine (SVM) classifier
16clf = SVC(kernel='linear')
17clf.fit(X_train, y_train)
18
19# Make predictions on the test data
20predictions = clf.predict(X_test)
21
22# Calculate the accuracy of the model
23accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
24print("Accuracy:", accuracy)In this code:
- Load the Iris dataset.
- Split the dataset into training and testing sets.
- Use SVM algorithm for classification.
- Train the model on the training data.
- Make predictions on the test data.
- Calculate and print the accuracy of the model.
This code performs a 3-class classification on the Iris dataset using SVM algorithm. The dataset is split into training and testing sets, and the accuracy of the model is calculated.
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