Python SVM实战：从入门到进阶应用346

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点最大程度地分开。Python 提供了多个库来实现 SVM，其中最常用的便是 scikit-learn。

本文将详细讲解如何使用 Python 的 scikit-learn 库实现 SVM，并通过实际案例演示其应用。我们将涵盖以下几个方面：线性 SVM、非线性 SVM (使用核函数)、模型参数调优以及模型评估。

1. 线性 SVM

当数据线性可分时，线性 SVM 可以直接找到一个最优超平面将数据分开。以下代码演示了如何使用 scikit-learn 实现线性 SVM 分类器：```python
import numpy as np
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from import accuracy_score
# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = [:, :2] # 只使用前两个特征
y =
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建线性 SVM 分类器
clf = (kernel='linear')
# 训练模型
(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = (X_test)
# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```

这段代码首先导入必要的库，然后加载鸢尾花数据集。我们只使用了前两个特征，以方便可视化。 代码接着将数据划分成训练集和测试集，创建线性 SVM 分类器，训练模型，进行预测，最后评估模型的准确率。

2. 非线性 SVM

当数据线性不可分时，需要使用核函数将数据映射到更高维空间，使其线性可分。scikit-learn 提供了多种核函数，例如 'rbf' (径向基函数), 'poly' (多项式核函数), 'sigmoid' 等。以下代码演示了如何使用 'rbf' 核函数：```python
import numpy as np
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from import accuracy_score
# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = [:, :2]
y =
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建 RBF 核函数 SVM 分类器
clf = (kernel='rbf', gamma=0.7) # gamma 是一个重要的参数，控制着高斯核函数的宽度
# 训练模型
(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = (X_test)
# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```

这段代码与线性 SVM 代码类似，只是将 `kernel` 参数设置为 'rbf'，并添加了一个 `gamma` 参数。`gamma` 参数控制着高斯核函数的宽度，其值越大，模型越容易过拟合。

3. 模型参数调优

SVM 模型的参数选择对模型性能有很大影响。我们可以使用网格搜索 (GridSearchCV) 来找到最佳参数组合。```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001]}
grid = GridSearchCV((kernel='rbf'), param_grid, refit=True, verbose=4)
(X_train, y_train)
print(grid.best_estimator_)
```

这段代码使用 `GridSearchCV` 对 `C` 和 `gamma` 参数进行网格搜索，找到最佳参数组合。`C` 参数控制着惩罚项的权重，其值越大，模型越不容易欠拟合。

4. 模型评估

除了准确率，还可以使用其他指标来评估模型性能，例如精确率、召回率、F1 值等等。scikit-learn 提供了多种评估指标。```python
from import classification_report, confusion_matrix
print(classification_report(y_test, y_pred))
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
```

这段代码使用 `classification_report` 和 `confusion_matrix` 分别输出分类报告和混淆矩阵，提供更全面的模型评估结果。

5. 进阶应用

SVM 还可以应用于回归问题 (SVR)，以及多分类问题。scikit-learn 也提供了相应的函数。此外，还可以结合其他技术，例如特征选择和降维，来提高模型性能。 对于大规模数据集，可以考虑使用更有效的SVM实现，例如libsvm的接口。

本文仅对 Python 中 SVM 的基本应用进行了介绍，更深入的学习需要参考相关的书籍和文献。希望本文能够帮助读者快速入门 Python SVM，并将其应用于实际问题中。

2025-05-09

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