sklearn的支持向量机

Scikit-learn中的支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。SVM的主要思想是找到一个超平面，将数据分成两个类别，并最大化分类器的间隔。在分类问题中，SVM的目标是找到一个分隔超平面，使得两个类之间的距离最大化。在回归问题中，SVM的目标是找到一个超平面，使得样本点与该超平面的距离最小化。

Scikit-learn中的SVM实现了多种内核函数，包括线性、多项式和径向基函数（RBF）内核。这些内核函数允许SVM在非线性分类问题中表现出色。

使用Scikit-learn的SVM模型，需要进行以下步骤：

1.导入SVM模块：

from sklearn import svm

2.定义SVM分类器：

clf = svm.SVC(kernel='linear')

其中，kernel参数指定内核函数，可以是'linear'、'poly'或'rbf'等。

3.训练模型：

clf.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train是训练集数据和标签。

4.使用模型进行预测：

y_pred = clf.predict(X_test)

其中，X_test是测试集数据。

5.评估模型性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

其中，y_test和y_pred是测试集标签和预测值。

除了分类问题，Scikit-learn的SVM也可用于回归问题。使用方法与分类问题类似，只需将SVC换成SVR即可。