本教程将带您了解和支持向量机（SVM）的基本概念和实践。SVM 是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。

基本概念

SVM 通过找到一个最佳的超平面来将数据点分为不同的类别。这个超平面将最大化两个类别之间的间隔。

  • 支持向量：位于超平面两侧，并且与超平面距离最近的点。
  • 间隔：超平面到最近的支持向量的距离。

实践步骤

  1. 数据准备：收集和预处理数据。
  2. 选择模型：选择合适的 SVM 模型（例如线性 SVM、非线性 SVM）。
  3. 训练模型：使用训练数据训练 SVM 模型。
  4. 评估模型：使用测试数据评估模型的性能。

示例代码

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 SVM 的信息，请访问本站提供的 SVM 深入了解 教程。

SVM 图解