gee 支持向量机和随机森林

### 支持向量机与随机森林的对比

#### 优点

对于支持向量机而言，在高维空间表现良好，即使样本维度大于样本数量也能有效工作；使用核函数可以方便地应对非线性分类问题[^1]。

而随机森林具备出色的抗过拟合能力，尤其当存在大量特征时仍能保持良好的性能。该模型易于实现并行化计算过程，从而加速训练速度。此外，它能够估算缺失数据的重要性，并维持准确性的同时给出变量重要性的评估。

#### 缺点

支持向量机方面，选择合适的内核函数以及调整参数相对复杂，这可能增加调参难度。另外，面对非常大的数据集时，SVM 的训练时间可能会变得很长，而且预测阶段也需要较多内存来存储支持向量。

相比之下，尽管随机森林通常不会过度拟合，但在某些情况下（比如类别不平衡的数据集中），仍然可能出现偏差。由于其本质是由多个决策树构成，因此单棵树之间可能存在冗余度较高的情况，进而影响效率。再者，随着树木数量增多，所需占用的空间也会相应增大。

#### 应用场景

支持向量机适用于小规模到中等规模的数据集分析任务，特别是在生物信息学领域中的基因表达数据分析、文本分类等领域有着广泛应用。因为这些场合下往往具有较少实例数却拥有较高维度特性的情况较为常见。

随机森林则更适合处理大型数据集上的回归和分类挑战，尤其是在那些含有许多输入变量的情况下表现出色。例如金融风险评估、医疗诊断辅助系统构建等方面都可见到它的身影。除此之外，在图像识别、语音信号处理乃至自然语言理解等多个前沿科技方向上也逐渐崭露头角。

from sklearn import datasets, svm, ensemble
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载示例数据集
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 使用支持向量机构建模型
clf_svm = svm.SVC(kernel='linear')
clf_svm.fit(X_train, y_train)
y_pred_svm = clf_svm.predict(X_test)
print(f"SVM Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_svm)}")

# 使用随机森林构建模型
clf_rf = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf_rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = clf_rf.predict(X_test)
print(f"Random Forest Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_rf)}")