支持向量机svm求解鸢尾花分类问题(svm_iris_(rbf_poly_l

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种机器学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。在鸢尾花分类问题中，我们可以使用SVM来对不同种类的鸢尾花进行分类。

首先，我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集，其中包含了150个样本，每个样本包含了4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度），并且每个样本都属于三个不同的鸢尾花种类之一（Setosa、Versicolor、Virginica）。

接下来，我们使用支持向量机算法来建立一个分类模型。在SVM中，我们可以使用不同的核函数来处理非线性分类问题。在这个问题中，我们采用径向基函数（RBF）作为核函数，并使用多项式次数为3的多项式核函数。

通过训练模型，我们可以得到一个决策边界，将不同种类的鸢尾花分开。该模型使用一些被称为支持向量的样本来定义决策边界，这些样本位于不同分类之间，起到了支持分类的作用。

最后，我们可以使用训练好的模型来对新的鸢尾花样本进行预测。预测的过程是将新样本的特征传入模型中，模型会根据决策边界将其分类为不同的鸢尾花种类之一。

总之，通过使用支持向量机算法，并采用径向基函数作为核函数，我们可以有效地解决鸢尾花分类问题。这种方法可以帮助我们对新的鸢尾花样本进行正确的分类，并且在实际应用中取得良好的效果。

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sklearn svm 参数

### Scikit-Learn SVM 参数详解及用法

支持向量机（SVM）是强大的监督学习算法，适用于分类和回归分析。`scikit-learn` 提供了 `SVC` 类用于实现支持向量分类器。

#### 主要参数说明

1. **C (正则化参数)**
控制过拟合的程度；较小的 C 值意味着更强的正则化效果[^1]。

2. **kernel (核函数类型)**
指定使用的内核类型，默认为 'rbf'。常见的选项有：
- `'linear'`: 线性核
- `'poly'`: 多项式核
- `'rbf'`: 径向基函数(RBF)核
- `'sigmoid'`: Sigmoid 核

3. **degree (多项式的次数)**
当 kernel='poly' 时有效，表示多项式核函数的最大阶数。

4. **gamma ('scale', float)**
RBF、Poly 和 Sigmoid 内核的系数。如果 gamma 是 'scale' （默认），它会被设置为 1 / (n_features * X.var()) 。如果是 'auto' ，则被设为 1/n_features。

5. **coef0 (独立项)**
poly/sigmoid 的常数值。对于其他类型的核不起作用。

6. **shrinking (布尔值)**
是否启用启发式收缩启发式方法以加速求解过程。

7. **probability (布尔值)**
如果设置为 True，则启用概率估计的支持向量机模型训练。这将使 fit 方法更慢，并且需要更多内存空间存储额外的信息。

8. **tol (容忍度)**
终止标准的精度阈值。当达到该误差水平时停止迭代优化程序。

9. **cache_size (float)**
缓存大小（MB）。较大的缓存可以提高计算效率，特别是在处理大规模数据集的情况下。

10. **class_weight ({dict, ‘balanced’} or None)**
不同类别的权重字典或自动平衡类别间的不平衡情况。传递 "balanced" 可让库自行调整不同标签的重要性比例。

11. **verbose (bool)**
启用详细模式，在运行期间打印进度信息。

12. **max_iter (int)**
最大迭代次数。负数表示无限制。通常情况下不需要修改这个参数除非遇到收敛问题。

13. **decision_function_shape {'ovo', 'ovr'}**
决策函数形状的选择。“one-vs-one” 或者 “one-vs-rest”。仅在多分类场景下有意义。

14. **break_ties (boolean)**
在 multi_class="ovr" 并且 probability=True 下决定如何打破平局。只有当存在两个以上可能的结果并且它们的概率相等时才会生效。

下面是一个简单的例子展示如何创建并应用带有径向基础函数作为其核心的支持向量分类器：

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 我们只取前两列特征以便可视化
y = iris.target

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 SVM 分类器实例
clf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测新样本所属类别
predicted_labels = clf.predict(X_test)
print(predicted_labels)