Python中的支持向量机（SVM）16

支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，用于分类和回归任务。SVM通过将数据点映射到高维空间来工作，然后在这​​个空间中找到最优超平面将数据点分开。本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库实现SVM。

安装scikit-learn

在开始之前，需要安装scikit-learn库。可以在终端或命令提示符中使用以下命令：pip install scikit-learn

加载数据

首先，需要加载要用于训练SVM的数据。可以使用Pandas库从CSV文件或其他数据源加载数据。```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('')
X = [:, :-1] # 特征
y = [:, -1] # 标签
```

训练SVM

使用scikit-learn中的SVM分类器可以训练SVM。以下是代码示例：```python
from import SVC
model = SVC()
(X, y)
```

预测

训练SVM后，可以使用它来预测新数据的标签。以下是如何做到这一点：```python
new_data = [[1, 2, 3]] # 新数据点
prediction = (new_data)
```

评估SVM

为了评估SVM的性能，可以使用几种度量标准，例如准确性、查准率和召回率。scikit-learn提供了计算这些度量标准的函数。```python
from import accuracy_score, precision_score, recall_score
accuracy = accuracy_score(y_true, prediction)
precision = precision_score(y_true, prediction)
recall = recall_score(y_true, prediction)
```

参数调优

SVM的性能可以通过调整其超参数来提高。scikit-learn提供了GridSearchCV类来执行网格搜索，在给定参数范围内找到最佳超参数。```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'C': [1, 10, 100], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(model, parameters, cv=5)
(X, y)
```

本文介绍了如何使用Python中的scikit-learn库实现SVM。SVM是一种强大的分类算法，可以有效地处理高维和非线性数据。通过对超参数进行调优，可以进一步提高SVM的性能。

2024-10-20

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