支持向量机的工作流程是？

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。其工作流程如下：

1. 数据准备：首先，需要准备带有标签的训练数据集，其中每个样本都有一组特征和对应的标签。

2. 特征选择和预处理：根据具体问题，选择合适的特征，并对数据进行预处理，如归一化、标准化等。

3. 模型训练：使用训练数据集来训练SVM模型。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开，并使得离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。

4. 核函数选择：在训练过程中，可以选择合适的核函数来将数据映射到高维空间，以便更好地分离不同类别的样本。常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。

5. 参数调优：SVM中有一些重要的参数需要调优，如正则化参数C和核函数参数等。可以使用交叉验证等方法来选择最优的参数组合。

6. 模型评估：使用测试数据集来评估训练好的SVM模型的性能，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。

7. 预测：使用训练好的SVM模型对新的未知样本进行分类或回归预测。