python如何导入svm包

Python中的支持向量机（SVM）包是Scikit-learn库中的一个模块，可以通过以下步骤导入：

1、导入Scikit-learn库

from sklearn import svm

2、创建一个SVM分类器

创建一个线性SVM分类器
linear_svm = svm.LinearSVC()
创建一个非线性SVM分类器
non_linear_svm = svm.SVC(kernel='rbf')

3、使用SVM分类器进行训练

假设有训练数据X和标签y
使用线性SVM分类器进行训练
linear_svm.fit(X, y)
使用非线性SVM分类器进行训练
non_linear_svm.fit(X, y)

4、使用SVM分类器进行预测

假设有测试数据X_test
使用线性SVM分类器进行预测
linear_svm_predictions = linear_svm.predict(X_test)
使用非线性SVM分类器进行预测
non_linear_svm_predictions = non_linear_svm.predict(X_test)

通过以上步骤，您可以在Python中使用SVM包进行机器学习任务。