求支持向量机

净值 | 3-10 | 16550.33 |
| 11 | 负债和所有者权益总计 | 3-10 | 25000 |

损益表：

| | 项目 | 年份 | 金额(万元好的，我可以为你介绍支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）。

SVM 是一种) |
| -- | ------------ | ---- | ---------- |
| 1 | 营业收入 | 3 | 2196二分类模型，其基本思想是找到一个超平面（在二维空间中为一条直线.8 |
| 2 | 营业收入 | 4 | 2702.4 |
| 3 | 营业收入 | 5-9 | 3380.3 |
| 4 | 营业成），将数据集分为两类，并使得超平面到两类样本的最近距离（即间隔）本 | 3 | 14416.5 |
| 5 | 营业成本 | 4 |最大。最近距离的样本点被称为支持向量，它们决定了超平面的位置 17734.5 |
| 6 | 营业成本 | 5-9 | 22233.75 |
| 7 | 营业税金及附加 | 3 | 33.06 |
| 8 。

SVM 的优点是对于高维数据集和小样本集有较好的分类效果，并且具有 | 营业税金及附加 | 4 | 40.83 |
| 9 | 营业税金及较好的泛化性能。但是，SVM 的训练时间较长，对于大规模数据集不太附加 | 5-9 | 51.12 |
| 10 | 折旧与摊销 | 3-适用。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库来实现 SVM。下面是一个简单的例子：

10 | 3736.25 |
| 11 | 其他营业收支 | 3-10 | 0 |

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import| 12 | 净利润       | 3    | -11677.21  |
| 13 | 净利润       | accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

 4    | -14447.43  |
| 14 | 净利润       | 5-9  | -18117# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,.12  |
| 15 | 净利润       | 10   | -25000     |

现金流量表：

| test_size=0.2, random_state=42)

# 构建 SVM 模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1    | 项目               | 年份 | 金额(万元) |
| -- | ------------------ | ---- | ---------- |
| 1 .0)

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X | 经营活动现金流入   | 3    | 2196.8     |
| 2  | 经营活动现金流入   | 4    | 2702.4     |
| 3  | 经营活动现_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个例子中，我们使用 iris 数据集，将前两个特征作为输入变量。我们将数据集划分金流入 | 5-9 | 3380.3 |
| 4 | 经营活动现金流出 | 3 | -14416.5 |
| 5 | 经营活动现金流出 为训练集和测试集，并构建一个线性 SVM 模型来进行分类。最后，我们计算模型在 | 4 | -17734.5 |
| 6 | 经营活动现金流出 | 5测试集上的准确率。

当然，SVM 还有很多其他的参数和技巧，比如核函数、-9 | -22233.75 |
| 7 | 经营活动净现金流量 | 3 软间隔、多分类等，需要根据具体应用进行调整和选择。