支持向量机sklearn中的支持向量机

支持向量机（SVM, Support Vector Machine）是一种监督学习模型，在scikit-learn库中（简称sklearn），它主要用于分类和回归分析。SVM的主要思想是找到数据集中的最优超平面（对线性可分的数据）或决策边界（对于非线性可分的数据），使得各个类别之间的间隔最大化，这个间隔被称为“支持向量”。

在sklearn中，你可以通过`svm`模块来创建和支持向量机模型。关键类包括：

1. `LinearSVC` 或 `SVC`：用于处理线性和非线性的二分类问题，其中`LinearSVC`专注于线性核函数。
2. `NuSVC`：与`SVC`类似，但它使用了一个不同且更偏向于防止过拟合的泛化误差度量。
3. `SVR` 和 `SVR` with other kernels：针对回归问题，如`LinearSVR`和基于其他核函数的版本。

使用这些类时，你需要提供训练数据（特征和标签），可以选择合适的内核函数（如线性、多项式、径向基函数RBF等），并调整超参数，如正则化参数C和gamma（对于核函数）。创建模型后，可以使用`fit`方法拟合数据，`predict`用于做预测。