什么是支持向量机（SVM）？如何进行分类任务？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

支持向量机(SVM)是一种监督学习模型,用于分类和回归分析。它的基本模型是定义在特征空间中的间隔最大的线性分类器。

SVM进行分类主要步骤是:

  1. 将原始特征空间映射到高维空间,使得在高维空间可线性分类。这种映射通过核函数实现。
  2. 在高维空间寻找最优分类超平面,使得不同类别的样本之间的间隔最大。这些样本称为支持向量,支持向量确定分类超平面。
  3. 根据支持向量和分类超平面得出分类决策面,对新的样本进行分类。
  4. 选择合适的核函数和正则化参数来优化模型。常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。

代码示例:

python
from sklearn.svm import SVC

model = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1) 
model.fit(x_train, y_train)  

pred = model.predict(x_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, pred)
print('Accuracy: ', accuracy)

SVM是一个具有数学严密理论基础的学习模型,在Pattern Recognition、信号处理等领域有很成功应用。熟练掌握SVM理论知识,并在实践中不断优化模型超参数,可以帮助我们建立高精度的分类系统。