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标题: 支持向量机模型（python） [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2025-1-1 17:29
标题: 支持向量机模型（python）
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归任务。它通过找到最优的超平面来分隔不同类别的数据点。下面，我将介绍支持向量机模型的基本概念以及如何在Python中实现它。
: i8 s- y8 p. _7 J; |  g/ s6 |
. I3 p1 L/ \, F### 基本概念7 C  z8 B; {* v: q; q

& k* `' P4 p; k4 x( q) c( ?1. **超平面（Hyperplane）**：. K  }$ Z/ g# |$ s8 ?6 S/ M
   - 在N维空间中，超平面是一种划分空间的几何超平面。对于二维空间来说，它是一条线，对于三维空间则是一个平面。支持向量机的目的是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点在该超平面的两侧分开。
& e2 O& j8 q' f3 `; }, S
! i1 \: C2 F$ ^! c" s3 \8 a2. **支持向量（Support Vectors）**：
' s$ o4 l: R" t: x) C" L- [# q$ v& d   - 支持向量是指那些位于决策边界（超平面）附近的点。SVM模型是基于这些支持向量来构建的，因此只有这些点对模型的训练有影响。& N$ I" ~: A3 i( t& O' b( e

7 [0 Q  R) P, t  Y8 j" v3. **最大边距（Margin）**：: o7 I  A$ D% ~  L
   - 边距是指距离超平面最近的样本点与超平面之间的距离。SVM的目标是最大化这个边距，使得分类更稳健。- h$ M$ M0 @. g0 R2 ?* u! z8 R
, D1 l1 `- i5 r& H
4. **核函数（Kernel Function）**：
( A. [) n3 \+ G8 n( T# I( }   - 核函数用于将数据从低维空间映射到高维空间，以便进行非线性分类。常用的核函数有线性核、径向基核（RBF）和多项式核等。
7 i( S0 J$ C& W5 l* a. Z
7 {& a) B! T; z6 m+ d  j通过上述步骤，我们实现了使用支持向量机对数据进行分类的基本流程。SVM是一种强大的分类技术，尤其是在数据量较小且维度较高的情况下表现良好。你可以根据自己的需求更改核函数、参数等，以改进模型的性能。
# a( l/ x  A! p$ q2 [( d: }+ P9 y8 Z# K$ t" n, }

7 @8 L' O$ Q' w9 c# M. L, c# J( F1 u6 o5 i" b8 ?

支持向量机模型Python代码.txt

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