Classification rapide des vecteurs de support avec RAPIDS cuML

from cuml.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_moonsX, y = make_moons(n_samples=1000, shuffle=True, noise=0.1, random_state=137)

svc = SVC(kernel=’rbf’, C=10, gamma=1, cache_size=2000)

svc.fit(X, y)

y_pred = svc.predict(X)