本文主要是介绍数据分析实战 | SVM算法——病例自动诊断分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
一、数据分析及对象
二、目的及分析任务
三、方法及工具
四、数据读入
五、数据理解
六、数据准备
七、模型训练
八、模型应用及评价
一、数据分析及对象
CSV文件——“bc_data.csv”
数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905
该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：
（1）ID：病例的ID。
（2）Diagnosis（诊断结果）：M为恶性，B为良性。该数据集共包含357个良性病例和212个恶性病例。
（3）细胞核的10个特征值，包括radius（半径）、texture（纹理）、perimeter（周长）、面积（area）、平滑度（smoothness）、紧凑度（compactness）、凹面（concavity）、凹点（concave points）、对称性（symmetry）和分形维数（fractal dimension）等。同时，为上述10个特征值分别提供了3种统计量，分别为均值（mean）、标准差（standard error）和最大值（worst or largest）。
二、目的及分析任务
（1）使用训练集对SVM模型进行训练。
（2）使用SVM模型对威斯康星乳腺癌数据集的诊断结果进行预测。
（3）对SVM模型进行评价。
三、方法及工具
Python语言及pandas、NumPy、matplotlib、scikit-learn包。
svm.SVC的超参数及其解读：
| 参数名称 | 参数类型 | 说明 |
| C | 浮点型，必须为正，默认值为1.0 | 在sklearn.svm.SVC中使用的惩罚是L2范数的平方，C对应的是此惩罚的正则化参数，即惩罚的系数。C值越大，则表明对分类错误的惩罚越大，因此分类结果更倾向于全正确的情况；C值越小，则表明对分类错误的惩罚越小，因此分类结果将允许更多的错误。 |
| kernel | 可以是以下中的任意字符：’linear','poly','rbf','sigmoid','precomputed'；默认为'rbf'。 | 核函数类型，'rbf'为径向基函数，'linear'为线性核，'poly'为多项式核函数 |
| degree | 类型int，默认值为3 | 当指定kernel为'poly'时，表示选择的多项式的最高次数，默认为三次多项式（poly） |
| gamma | 'scale'、’auto'或者'float'，默认值为'scale'（在0.22版本之前，默认为'auto' | gamma为'rbf'、’poly'、'sigmoid'的核系数。 |
| decision_function_shape | 默认为'ovr'，只有两个值可供选择'ovr'和'ovo' | 在处理多分类问题时，确定采用某种策略。'ovr'表示一对一的分类器，假如有k个类别，则需要构建k*(k-1)/2个分类器；'ovo'为一对多的分类器，假如有k个类别，则需要构建k个分类器。 |
四、数据读入
导入需要的第三方包：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot#导入sklearn的svm
from sklearn import svm#导入metrics评估方法
from sklearn import metrics#train_test_split用于拆分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split#StandardScalery作用是去均值和方差归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler读入数据：
df_bc_data=pd.read_csv("D:\\Download\\JDK\\数据分析理论与实践by朝乐门_机械工业出版社\\第4章 分类分析\\bc_data.csv")对数据集进行显示：
df_bc_data
五、数据理解
对数据框df_bc_data进行探索性分析，这里采用的实现方法为调用pandas包中数据框（DataFrame）的describe()方法。
df_bc_data.describe()
查看数据集中是否存在缺失值：
df_bc_data.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 569 entries, 0 to 568 Data columns (total 32 columns):# Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 id 569 non-null int64 1 diagnosis 569 non-null object 2 radius_mean 569 non-null float643 texture_mean 569 non-null float644 perimeter_mean 569 non-null float645 area_mean 569 non-null float646 smoothness_mean 569 non-null float647 compactness_mean 569 non-null float648 concavity_mean 569 non-null float649 concave points_mean 569 non-null float6410 symmetry_mean 569 non-null float6411 fractal_dimension_mean 569 non-null float6412 radius_se 569 non-null float6413 texture_se 569 non-null float6414 perimeter_se 569 non-null float6415 area_se 569 non-null float6416 smoothness_se 569 non-null float6417 compactness_se 569 non-null float6418 concavity_se 569 non-null float6419 concave points_se 569 non-null float6420 symmetry_se 569 non-null float6421 fractal_dimension_se 569 non-null float6422 radius_worst 569 non-null float6423 texture_worst 569 non-null float6424 perimeter_worst 569 non-null float6425 area_worst 569 non-null float6426 smoothness_worst 569 non-null float6427 compactness_worst 569 non-null float6428 concavity_worst 569 non-null float6429 concave_points_worst 569 non-null float6430 symmetry_worst 569 non-null float6431 fractal_dimension_worst 569 non-null float64 dtypes: float64(30), int64(1), object(1) memory usage: 142.4+ KB
查看数据是否存在不均衡的问题：
df_bc_data['diagnosis'].value_counts()B 357 M 212 Name: diagnosis, dtype: int64
六、数据准备
由于id一列并非为自变量或因变量，删除该列。
new_bc=df_bc_data.drop(['id'],axis=1)将diagnosis属性字段的取值，'M'使用1代替，'B'使用0代替。
new_bc['diagnosis']=new_bc['diagnosis'].map({'M':1,'B':0})将数据集拆分为训练集和测试集，这里使用20%的数据作为测试集。
bc_train,bc_test=train_test_split(new_bc,test_size=0.2)将训练集和测试集的数据属性和标签进行拆分。
#对训练集的数据和标签进行拆分
bc_train_data=bc_train.iloc[:,1:]
bc_train_label=bc_train['diagnosis']
#对测试集的数据和标签进行拆分
bc_test_data=bc_test.iloc[:,1:]
bc_test_label=bc_test['diagnosis']为了排除数值的量纲对结果的影响，需要对训练数据和预测数据进行标准化处理。
bc_train_data=StandardScaler().fit_transform(bc_train_data)
bc_test_data=StandardScaler().fit_transform(bc_test_data)七、模型训练
使用训练集训练SVM模型。除了直接指定参数的数值之外，还可以使用自动调参计数（如GridSearchCV）进行参数选择。
bc_model=svm.SVC(C=0.2,kernel='linear') #创建SVM分类器
bc_model.fit(bc_train_data,bc_train_label) #训练模型SVC(C=0.2, kernel='linear')
八、模型应用及评价
使用已经训练好的SVM模型，在测试集上进行测试，并输出评价指标的取值。
#在测试集上应用模型，并进行评价
prediction=bc_model.predict(bc_test_data)
#评价指标
print("混淆矩阵：\n",metrics.confusion_matrix(bc_test_label,prediction))
print("准确率：",metrics.accuracy_score(bc_test_label,prediction))
print('查准率：',metrics.precision_score(bc_test_label,prediction))
print('召回率：',metrics.recall_score(bc_test_label,prediction))
print("F1值：",metrics.f1_score(bc_test_label,prediction))混淆矩阵：[[74 0][ 1 39]] 准确率： 0.9912280701754386 查准率： 1.0 召回率： 0.975 F1值： 0.9873417721518987
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