jupyter泰坦尼克案例svm

时间: 2023-08-14 19:05:36 浏览: 115

SVM_svmpython_PYTHON案例_python_SVM_

**支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析中。在Python中，我们通常使用`sklearn`库中的`svm`模块来实现SVM算法。本案例主要关注如何使用Python的SVM进行数据训练。** **一、SVM基本原理** SVM通过构建一个超平面来划分不同类别的数据，这个超平面与两类数据点的距离最大，确保了分类的鲁棒性。超平面的选择取决于支持向量，即离超平面最近的数据点。SVM的目标是最大化这些支持向量到决策边界的间隔，以提高对新样本的泛化能力。 **二、Python中的SVM实现** 1. **导入所需库** 我们需要导入`numpy`用于数据处理，`matplotlib`用于数据可视化，以及`sklearn`的`svm`和`datasets`模块。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. **加载数据集** 这里可以使用`sklearn`内置的如iris、digits等数据集，或者自行导入数据。假设我们使用iris数据集。 ```python iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只取前两个特征进行二维分类 y = iris.target ``` 3. **数据预处理与划分** 将数据划分为训练集和测试集，通常比例为70%:30%。 ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) ``` 4. **训练SVM模型** 创建SVM分类器对象，并使用训练数据进行拟合。 ```python clf = SVC(kernel='linear') # 使用线性核函数 clf.fit(X_train, y_train) ``` 5. **预测与评估** 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。 ```python y_pred = clf.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 6. **可视化决策边界** 可视化SVM的决策边界，帮助理解模型分类效果。 ```python plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, s=30, cmap=plt.cm.Paired) plot_svc_decision_function(clf, plt.gca()) plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('SVM Decision Boundary') plt.show() ``` **三、核函数选择** SVM的核心在于核函数，它可以将数据映射到高维空间以便找到合适的超平面。`sklearn`库提供了多种核函数选择，如线性（'linear'）、多项式（'poly'）、径向基函数（'rbf'）和sigmoid（'sigmoid'）。不同的核函数适用于不同的数据分布，如线性核适合线性可分数据，而RBF核在非线性分类中表现较好。 **四、参数调整** SVM的性能很大程度上依赖于参数的选择，如C（正则化参数）和gamma（核函数的参数）。`sklearn`提供了`GridSearchCV`工具进行参数调优。 ```python param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001], 'kernel': ['rbf']} grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit=True, verbose=3) grid.fit(X_train, y_train) print(grid.best_params_) ``` 以上就是使用Python的SVM进行分类的基本流程。通过理解SVM的工作原理，选择合适的核函数，以及进行参数调优，我们可以有效地利用SVM解决实际问题。在实际应用中，可以根据具体任务的需求调整模型，以达到最佳的分类或回归效果。

很抱歉，我无法回答你的问题。提供的引用内容似乎是一段代码，而不是关于jupyter泰坦尼克案例svm的信息。如果你有关于jupyter泰坦尼克案例svm的问题，请提供更多的上下文和详细的问题描述，我将尽力帮助你。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [kaggle_泰坦尼克分析](https://blog.csdn.net/u012063773/article/details/79347499)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [机器学习入门：Kaggle -titanic(泰坦尼克)生存预测](https://blog.csdn.net/cutenew52188/article/details/123710959)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

阅读全文

jupyter泰坦尼克案例svm

相关推荐

Jupyter中SVM超参数调优的5折交叉验证实现源码解析

使用Jupyter和SVM进行时间序列回归预测

jupyter向量机svm算法预测股票代码

jupyter中SVM

jupyter notebook svm土壤湿度预测

用jupyter利用svm识别数字手写体

MATLAB案例SVM

基于jupyter-notebook与SVM对时间序列数据进行回归预测

SVM_Regression_svm回归_SVM回归实例_SVM回归案例_svm回归代码_支持向量回归_

SVM案例练习,svm例题,matlab

SVM案例练习_SVM_支持向量机

博客中案例资源SVM.tar

SVM_svmpython_PYTHON案例_python_SVM_

SVM案例练习,svm例题,matlab源码.zip

SVM案例练习,svm例题,matlab源码.rar

SVM案例参数优化

使用SVM在Jupyter笔记本中识别欺诈行为

svm jupyter实现

SVM故障诊断案例分析与参考

最新推荐

SVM方法步骤.doc

Python SVM(支持向量机)实现方法完整示例

手把手教你python实现SVM算法

Python中支持向量机SVM的使用方法详解

python实现基于SVM手写数字识别功能

GitHub图片浏览插件：直观展示代码中的图像

管理建模和仿真的文件

【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现