CIFAR10支持向量机准确率85%以上

CIFAR-10 是一个常用的小型图像识别数据集，包含 60,000 张 32x32 像素的彩色图片，分为 10 个类别，如飞机、汽车等。支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种监督学习模型，它在分类和回归问题中表现出色，尤其是在高维空间中的线性可分问题。

在CIFAR-10上实现支持向量机并达到85%以上的准确率是一个挑战，因为这个数据集具有丰富的颜色和较小的图像尺寸，对于传统的线性SVM可能并不友好。通常需要使用非线性核函数（如径向基函数RBF）来处理非线性问题。以下是一些关键步骤和策略：

1. 数据预处理：对图像进行归一化、大小调整、色彩转换（如灰度或HSV）等，以提高模型性能。
2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，这有助于提取更有意义的信息。
3. 使用非线性SVM：如使用Scikit-learn库中的`svm.SVC`与`kernel='rbf'`选项。
4. 超参数调优：通过交叉验证调整C（惩罚参数）和γ（RBF核的宽度）等SVM参数。
5. 使用集成方法：如随机森林或梯度提升机（GBM），结合多个SVM模型，以进一步提高性能。
6. 模型评估：训练过程中保持验证集，监控准确率，并在测试集上验证最终模型。