支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种强大的机器学习算法,广泛应用于分类和回归问题。本教程将介绍SVM的基本概念、原理以及如何使用SVM进行数据分类。
SVM原理
SVM的核心思想是找到一个最佳的超平面,将不同类别的数据点分开。这个超平面不仅能够正确分类数据,而且距离两个类别最近的数据点(支持向量)之间的距离最大。
使用SVM进行分类
以下是一个使用SVM进行分类的简单示例:
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分类器
clf = SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率:{score:.2f}")
扩展阅读
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SVM原理图解