sklearn支持向量机二分类

sklearn支持向量机是一种用于二分类的算法，该算法通过寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化。在sklearn中，可以使用SVC类来实现支持向量机分类算法。[1]

支持向量机算法的原理是通过求解一个凸二次规划问题来得到最优的超平面参数。在求解过程中，通过计算函数间隔和几何间隔来判断样本点与超平面的位置关系，进而确定支持向量和最优超平面。

在sklearn的实现中，支持向量机算法提供了多种参数选项，可以用于调整模型的性能和灵活性。例如，可以选择不同的核函数来处理非线性可分的情况，还可以设置正则化参数C来控制间隔的硬度。

总的来说，sklearn的支持向量机分类算法是一种强大的工具，可以在二分类问题中进行有效的模型训练和预测。通过理解支持向量机的原理和掌握sklearn的使用方法，可以应对各种实际问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习 实验4-支持向量机分类实验.doc](https://download.csdn.net/download/m0_68701891/86754425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [机器学习之支持向量机（SVM）对乳腺癌数据二分类python实现](https://blog.csdn.net/KIDaptx4869/article/details/125759329)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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