Sklearn之支持向量机分类

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    支持向量机：
        支持向量机原理：
            分类原则：寻求最优分类边界
                1.正确：对大部分样本可以正确地划分类别。
                2.泛化：最大化支持向量间距。
                3.公平：与支持向量等距。
                4.简单：线性，直线或平面，分割超平面。

        基于核函数的升维变换:通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。

            1>线性核函数：linear，不通过核函数进行维度提升，仅在原始维度空间中寻求线性分类边界。

            2>多项式核函数：poly，通过多项式函数增加原始样本特征的高次方幂
                    y = x_1+x_2
                    y = x_1^2 + 2x_1x_2 + x_2^2
                    y = x_1^3 + 3x_1^2x_2 + 3x_1x_2^2 + x_2^3

            3>径向基核函数：rbf，通过高斯分布函数增加原始样本特征的分布概率

        基于线性核函数的SVM分类相关API：
                model = svm.SVC(kernel='linear')
                model.fit(train_x, train_y)

        案例，基于径向基核函数训练sample2.txt中的样本数据。
            步骤：
                1.读取文件，绘制样本点的分布情况
                2.拆分测试集合训练集
                3.基于svm训练分类模型
                4.输出分类效果，绘制分类边界
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import numpy as np
import sklearn.model_selection as ms
import sklearn.svm as svm
import sklearn.metrics as sm
import matplotlib.pyplot as mp

data = np.loadtxt('./ml_data/multiple2.txt', delimiter=',', unpack=False, dtype='f8')
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 才分训练集和测试集
train_x, test_x, train_y, test_y = ms.train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=5)

# 训练svm模型---基于线性核函数
# model = svm.SVC(kernel='linear')
# model.fit(train_x, train_y)

# 训练svm模型---基于多项式核函数
# model = svm.SVC(kernel='poly', degree=3)
# model.fit(train_x, train_y)

# 训练svm模型---基于多项式核函数
model = svm.SVC(kernel='rbf', C=600)
model.fit(train_x, train_y)

# 预测
pred_test_y = model.predict(test_x)

# 计算模型精度
bg = sm.classification_report(test_y, pred_test_y)
print('分类报告：', bg, sep='\n')

# 绘制分类边界线
l, r = x[:, 0].min() - 1, x[:, 0].max() + 1
b, t = x[:, 1].min() - 1, x[:, 1].max() + 1
n = 500
grid_x, grid_y = np.meshgrid(np.linspace(l, r, n), np.linspace(b, t, n))
bg_x = np.column_stack((grid_x.ravel(), grid_y.ravel()))
bg_y = model.predict(bg_x)
grid_z = bg_y.reshape(grid_x.shape)

# 画图显示样本数据
mp.figure('SVM Classification', facecolor='lightgray')
mp.title('SVM Classification', fontsize=16)
mp.xlabel('X', fontsize=14)
mp.ylabel('Y', fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.pcolormesh(grid_x, grid_y, grid_z, cmap='gray')
mp.scatter(test_x[:, 0], test_x[:, 1], s=80, c=test_y, cmap='jet', label='Samples')

mp.legend()
mp.show()



输出结果：
分类报告：
              precision    recall  f1-score   support

         0.0       0.91      0.87      0.89        45
         1.0       0.81      0.87      0.84        30

    accuracy                           0.87        75
   macro avg       0.86      0.87      0.86        75
weighted avg       0.87      0.87      0.87        75
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