sklearn的svm多分类

scikit-learn中的支持向量机（SVM）模型可以用于多分类问题。SVM是一种监督学习算法，用于将数据点分配到不同的类别中。在sklearn中，我们可以使用SVC类来实现SVM多分类。

SVC实现了一对一（one-vs-one）方法和一对多（one-vs-rest）方法来解决多分类问题。对于一对一方法，模型在每次训练中将一对类别作为正样本，其他类别作为负样本，然后通过训练N*(N-1)/2个分类器（N为类别数）来得到最终的分类结果。对于一对多方法，模型在每次训练中将一个类别作为正样本，其他类别作为负样本，然后通过训练N个分类器来得到最终的分类结果。

在使用SVC进行多分类时，我们需要先选择合适的内核函数，如线性、多项式或高斯核等。然后，可以通过设置参数C来调整模型的正则化强度。较小的C值表示较强的正则化，有助于避免过拟合；较大的C值表示较弱的正则化，有助于更好地拟合训练数据。

在训练SVC模型之后，我们可以使用predict方法对新的数据进行分类预测。模型会根据训练得到的决策边界将数据点分配到不同的类别中。

总之，sklearn的SVC模块提供了多种方法来处理SVM多分类问题。根据具体的问题和数据集情况，我们可以选择合适的方法和参数来训练和使用模型。通过合理地选择内核函数和调整正则化参数，我们可以得到较好的多分类结果。