sklearn中使用svm

在sklearn中，使用svm进行支持向量机(SVM)的建模和训练。sklearn中提供了两种不同的SVM类：LinearSVC和SVC。两者的区别如下：

- LinearSVC是基于线性SVM的分类器，它使用线性核函数来构建决策边界。它的时间复杂度为O(m*n)，适用于数据量较大的情况。
- SVC是通用的SVM分类器，它可以使用不同的核函数，包括线性核函数、多项式核函数和高斯径向基函数(RBF)。它的时间复杂度一般在O(m^2*n)到O(m^3*n)之间，适用于数据量不太大但问题复杂的情况。

在使用SVM时，可以根据具体的问题选择合适的SVM类和参数设置。例如，可以使用LinearSVC进行线性分类，或者使用SVC并选择适当的核函数和参数设置。