sklearn 支持向量机

简介

sklearn（scikit-learn）是一个Python机器学习库，其中包含了支持向量机（SVM）算法。SVM是一种有监督的机器学习算法，常用于分类和回归分析中。

SVM的目标是找到一个最优的决策边界，使得不同类别的数据点被正确的分类。SVM将数据点映射到高维空间中，从而使得可以更容易的找到一个线性或非线性的决策边界。

使用方法

以下是一个使用SVM进行分类的示例代码：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0)

# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("准确率:", clf.score(X_test, y_test))

在上面的代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们使用SVM的SVC类进行分类，并使用线性核函数和正则化参数C=1训练分类器。最后在测试集上进行了预测，并输出了准确率。

参数说明

sklearn中的SVM实现有多个参数可以调整，以下是一些常用参数：

• C：正则化参数，控制模型的复杂度和拟合程度，默认为1.0。
• kernel：核函数类型。常用的核函数有linear（线性核）, poly（多项式核）, rbf（径向基核）和sigmoid（sigmoid核）等。
• degree：多项式核函数的次数，仅在poly核函数下有效，默认为3。
• gamma：径向基核和多项式核的系数，控制高维空间的曲线性，默认为auto。
• coef0：多项式核和sigmoid核的截距项，默认为0。

总结

本文简单介绍了SVM及其在sklearn中的实现。希望这篇文章能够帮助读者初步了解SVM算法，以及如何使用sklearn库来应用SVM进行分类问题的解决。