一、SVM是什么？
SVM（支持向量機(jī)，Support Vector Machine）是一種非常流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用于二分類和多分類問題。其基本思想是通過在不同類別的樣本之間構(gòu)建最大化分類間隔的線性或非線性超平面來實(shí)現(xiàn)分類。
二、使用步驟
SVM分類的基本步驟如下：
- 根據(jù)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，選取最優(yōu)的超平面（通常為線性或非線性），使得該平面劃分出的兩個類別中存在最大的間隔距離。
- 對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測時，將其投射到該最優(yōu)超平面上，并根據(jù)其所處的位置判定其屬于哪個類別。
三、SVM分類算法的Python代碼示例
代碼如下（示例）：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-516713.html
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 加載鳶尾花數(shù)據(jù)集
iris = datasets.load_iris()
# 獲取特征和標(biāo)簽
X = iris.data
y = iris.target
# 數(shù)據(jù)集切分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# SVM分類器模型訓(xùn)練
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測測試數(shù)據(jù)集
predicted_y = svm_model.predict(X_test)
# 打印預(yù)測結(jié)果及模型評分
print("Predicted labels: ", predicted_y)
print("Accuracy score: ", svm_model.score(X_test, y_test))
總結(jié)
以上代碼中，我們使用鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行SVM分類器的訓(xùn)練和測試。首先，我們通過調(diào)用Scikit-learn庫中的加載函數(shù)獲取該數(shù)據(jù)集并將其分成特征和標(biāo)簽兩部分。然后，我們將整個數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，并使用SVM算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行擬合得到模型。最后，我們使用該模型預(yù)測測試集中的目標(biāo)分類，并打印出預(yù)測結(jié)果及模型精度得分。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要根據(jù)不同的場景和問題選擇最適合的SVM變量和核函數(shù)類型（例如線性、多項(xiàng)式或徑向基函數(shù)等）。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-516713.html
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