SVM(支持向量机)进行分类的原理和python代码—-通俗易懂

一、SVM是什么？

SVM（支持向量机，Support Vector Machine）是一种非常流行的机器学习算法，可用于二分类和多分类问题。其基本思想是通过在不同类别的样本之间构建最大化分类间隔的线性或非线性超平面来实现分类。

二、使用步骤

SVM分类的基本步骤如下：

1. 根据训练集数据，选取最优的超平面（通常为线性或非线性），使得该平面划分出的两个类别中存在最大的间隔距离。
2. 对新数据进行预测时，将其投射到该最优超平面上，并根据其所处的位置判定其属于哪个类别。

三、SVM分类算法的Python代码示例

代码如下（示例）：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()

# 获取特征和标签
X = iris.data
y = iris.target

# 数据集切分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# SVM分类器模型训练
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据集
predicted_y = svm_model.predict(X_test)

# 打印预测结果及模型评分
print("Predicted labels: ", predicted_y)
print("Accuracy score: ", svm_model.score(X_test, y_test))

总结

以上代码中，我们使用鸢尾花数据集进行SVM分类器的训练和测试。首先，我们通过调用Scikit-learn库中的加载函数获取该数据集并将其分成特征和标签两部分。然后，我们将整个数据集划分为训练集和测试集，并使用SVM算法对训练数据集进行拟合得到模型。最后，我们使用该模型预测测试集中的目标分类，并打印出预测结果及模型精度得分。在实际应用中，我们需要根据不同的场景和问题选择最适合的SVM变量和核函数类型（例如线性、多项式或径向基函数等）。