支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，其核心在于选择合适的核函数。核函数可以将原始数据映射到更高维的空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。

以下是一些常见的 SVM 核函数：

  • 线性核：适用于线性可分的数据集。
  • 多项式核：通过增加多项式的阶数来提高模型的复杂度。
  • 径向基函数（RBF）核：适用于非线性可分的数据集，具有很好的泛化能力。

核函数选择

选择合适的核函数对 SVM 模型的性能至关重要。以下是一些选择核函数的指导原则：

  • 数据集特性：如果数据集线性可分，则选择线性核；如果数据集非线性可分，则选择非线性核。
  • 计算复杂度：线性核的计算复杂度较低，而非线性核的计算复杂度较高。
  • 模型复杂度：非线性核可以增加模型的复杂度，但同时也可能提高模型的泛化能力。

实践案例

以下是一个使用 RBF 核函数的 SVM 模型的 Python 代码示例：

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

# 加载数据集
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=42)

# 创建 SVM 模型并设置 RBF 核函数
svm_model = SVC(kernel='rbf')

# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = svm_model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

更多关于 SVM 的实践案例，请参考本站教程：SVM 实践案例。

总结

核函数是 SVM 模型的重要组成部分，选择合适的核函数对于提高模型的性能至关重要。希望本文能帮助您更好地理解 SVM 核函数的相关知识。

SVM 核函数