SVM算法实现的核心步骤

SVM（支持向量机）算法实现的核心步骤包括：

1. 数据预处理：对原始数据进行特征提取和数据预处理，将数据转换为可供算法使用的形式。

2. 选择核函数：选择合适的核函数，根据数据的特征和问题的要求选择线性核、多项式核、径向基核等。

3. 训练模型：根据训练数据集通过求解优化问题得到分离超平面，将样本分类。

4. 模型评估：使用测试数据集对模型进行评估，计算分类准确率、精确率、召回率等指标。

5. 参数调节：调整超参数和核函数参数，提高模型的泛化能力和性能。

6. 预测新数据：使用训练好的模型对新数据进行分类预测。