自定义SVM完成二分类

好的，以下是一个简单的自定义SVM二分类代码示例：

import numpy as np

class CustomSVM:
    def __init__(self, learning_rate=0.001, lambda_param=0.01, n_iters=1000):
        self.lr = learning_rate
        self.lambda_param = lambda_param
        self.n_iters = n_iters
        self.w = None
        self.b = None

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape

        # Initialize parameters
        self.w = np.zeros(n_features)
        self.b = 0

        # Gradient descent training
        for _ in range(self.n_iters):
            for i, x_i in enumerate(X):
                condition = y[i] * (np.dot(x_i, self.w) - self.b) >= 1
                if condition:
                    self.w -= self.lr * (2 * self.lambda_param * self.w)
                else:
                    self.w -= self.lr * (2 * self.lambda_param * self.w - np.dot(x_i, y[i]))
                    self.b -= self.lr * y[i]

    def predict(self, X):
        linear_output = np.dot(X, self.w) - self.b
        return np.sign(linear_output)

在这个例子中，我们使用梯度下降来优化SVM的参数。 `fit` 函数使用输入的训练数据 `X` 和标签 `y` 来拟合SVM模型。 `predict` 函数使用训练好的参数来进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例。在实践中，SVM的实现可能会更加复杂，并且需要更多的特性来优化性能。