支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。本文将通过一个实际案例来展示如何使用 SVM 进行数据分析和建模。
案例背景
假设我们有一个关于房屋价格的预测问题。我们收集了以下数据：
- 房屋面积
- 房屋卧室数量
- 房屋位置（距离市中心的距离）
- 房屋价格
我们的目标是使用这些数据来预测房屋价格。
数据预处理
在开始建模之前，我们需要对数据进行预处理。这包括：
- 缺失值处理
- 特征缩放
- 分离特征和标签
# 示例代码
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设 X 是特征数据，y 是标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
模型训练
接下来，我们使用 SVM 模型进行训练。
from sklearn.svm import SVR
# 创建 SVM 回归模型
svm_model = SVR(kernel='rbf')
# 训练模型
svm_model.fit(X_train_scaled, y_train)
模型评估
训练完成后，我们需要评估模型的性能。
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 预测测试集
y_pred = svm_model.predict(X_test_scaled)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差: {mse}")
模型优化
为了提高模型的性能，我们可以尝试不同的参数组合，例如：
- 改变核函数
- 调整正则化参数 C
- 调整核函数参数 gamma
# 尝试不同的参数
svm_model_tuned = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1)
svm_model_tuned.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred_tuned = svm_model_tuned.predict(X_test_scaled)
mse_tuned = mean_squared_error(y_test, y_pred_tuned)
print(f"优化后均方误差: {mse_tuned}")
总结
通过以上步骤，我们使用 SVM 模型对房屋价格进行了预测。SVM 是一种强大的机器学习算法，适用于各种分类和回归任务。希望这个案例能够帮助您更好地理解 SVM 的应用。