什么是SVM？🧠

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。通过寻找最优超平面，SVM能够最大化不同类别之间的边界，实现高精度的预测。其核心思想是通过核函数将数据映射到高维空间，解决非线性分类问题。

核心原理📊

  1. 最大边缘分类
    SVM通过寻找间隔最大的超平面来划分数据，使分类器具有更强的泛化能力。

    SVM_最大边缘分类

  2. 核技巧（Kernel Trick）
    使用核函数（如RBF、多项式核）将数据转换到更高维度，使线性不可分问题转化为线性可分。

    核技巧_核函数

  3. 软间隔与正则化
    允许部分误分类以应对噪声数据，通过调整参数平衡模型复杂度与分类准确率。

    软间隔_正则化

应用场景🌐

  • 图像识别（如手写数字分类）
  • 文本分类（如垃圾邮件检测）
  • 生物信息学（如基因分类）
  • 金融风控（如欺诈交易识别）
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代码示例💻

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

# 生成示例数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# 显示分类结果
print("训练集准确率：", model.score(X_train, y_train))
print("测试集准确率：", model.score(X_test, y_test))

扩展学习📚

⚠️ 注意事项

  • SVM对小样本数据表现优异，但计算复杂度较高
  • 核函数选择需根据数据特征灵活调整
  • 避免高维数据中出现"维度灾难"问题
SVM_模型结构