Python 中使用 SVM 进行分类和回归90

支持向量机 (SVM) 是机器学习中用于分类和回归的强大算法。SVM 通过将数据点映射到更高维度的特征空间，并在该空间中找到一个最佳超平面来工作，该超平面将不同类别的点最佳分开。本教程将指导您使用 Python 中的 scikit-learn 库实现和使用 SVM。

SVM 的工作原理

SVM 算法通过寻找一个称为支持向量的超平面来工作。支持向量是位于超平面两侧最靠近其的点，它们决定了超平面的位置和方向。通过最大化支持向量到超平面的距离（称为间隔），SVM 找到了一个超平面，该超平面可以很好地将不同的类别分开。

使用 scikit-learn 实现 SVM

在 Python 中使用 scikit-learn 实现 SVM 非常简单。以下示例演示了如何导入必要的库并创建一个基本的 SVM 分类器：```python
from import SVC
# 创建一个 SVC 分类器，指定内核类型为 'linear'
clf = SVC(kernel='linear')
```

加载和准备数据

接下来，我们需要加载和准备数据。以下示例展示了如何使用 Pandas 加载 CSV 文件并准备数据进行 SVM 分类：```python
import pandas as pd
# 加载 CSV 文件
data = pd.read_csv('')
# 选择特征和目标列
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
```

训练 SVM 分类器

一旦我们准备好了数据，就可以使用 `fit()` 方法训练 SVM 分类器：```python
# 训练 SVM 分类器
(X, y)
```

预测新数据

训练分类器后，我们可以使用 `predict()` 方法对新数据进行预测：```python
# 预测新数据
predictions = ([[new_feature1, new_feature2]])
```

使用 SVM 进行回归

除了分类之外，SVM 还可用于回归任务。以下示例演示了如何使用 scikit-learn 创建和训练 SVM 回归器：```python
from import SVR
# 创建一个 SVR 回归器，指定内核类型为 'rbf'
svr = SVR(kernel='rbf')
# 训练 SVM 回归器
(X, y)
# 预测新数据
predictions = ([[new_feature1, new_feature2]])
```

调整超参数

SVM 的性能可以通过调整其超参数来提高，例如核类型、惩罚参数和内核系数。可以使用 scikit-learn 的 `GridSearchCV` 轻松调整超参数：```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义要调整的超参数网格
param_grid = {'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf'],
'C': [1.0, 10.0, 100.0]}
# 使用交叉验证来查找最佳超参数
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid)
(X, y)
```

本教程介绍了如何使用 Python 中的 scikit-learn 库实现和使用 SVM 进行分类和回归。通过遵循本教程，您可以创建和训练自己的 SVM 模型，以解决各种机器学习问题。

2024-10-20

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