机器学习svm算法（python）

SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种常用的监督学习算法，尤其在分类和回归任务上非常有效。在Python中，Scikit-Learn库提供了方便的SVM模块来进行模型构建。

使用Python的SVM主要包括以下步骤：

1. 导入必要的库：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

2. 加载数据集并预处理：
- 加载CSV文件或者其他数据源
- 分割特征和目标变量
- 标准化或归一化数据（因为SVM对输入数据的尺度敏感）

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 初始化SVM模型并选择核函数（如线性、多项式、RBF等）：

clf = svm.SVC(kernel='linear') # 或者 kernel='rbf'

5. 训练模型：

clf.fit(X_train, y_train)

6. 预测新数据：

y_pred = clf.predict(X_test)

7. 评估性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))