El principio y el código Python de la clasificación SVM (máquina de vectores de soporte): fácil de entender

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1. ¿Qué es SVM?

SVM (Support Vector Machine) es un algoritmo de aprendizaje automático muy popular que se puede utilizar para problemas binarios y de clasificación múltiple. La idea básica es lograr la clasificación construyendo un hiperplano lineal o no lineal que maximice el intervalo de clasificación entre muestras de diferentes categorías.

2. Pasos de uso

Los pasos básicos de la clasificación SVM son los siguientes:

1. De acuerdo con los datos del conjunto de entrenamiento, se selecciona el hiperplano óptimo (generalmente lineal o no lineal) de modo que exista la distancia de separación máxima entre las dos categorías divididas por el plano.
2. Al predecir nuevos datos, proyéctelos en el hiperplano óptimo y determine a qué categoría pertenece en función de su ubicación.

3. Ejemplo de código Python del algoritmo de clasificación SVM

El código es el siguiente (ejemplo):

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()

# 获取特征和标签
X = iris.data
y = iris.target

# 数据集切分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# SVM分类器模型训练
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据集
predicted_y = svm_model.predict(X_test)

# 打印预测结果及模型评分
print("Predicted labels: ", predicted_y)
print("Accuracy score: ", svm_model.score(X_test, y_test))

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Resumir

En el código anterior, utilizamos el conjunto de datos del iris para entrenar y probar el clasificador SVM. Primero, obtenemos el conjunto de datos llamando a la función de carga en la biblioteca Scikit-learn y dividiéndolo en características y etiquetas. Luego, dividimos todo el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, y utilizamos el algoritmo SVM para ajustar el conjunto de datos de entrenamiento para obtener el modelo. Finalmente, utilizamos el modelo para predecir la clasificación objetivo en el conjunto de prueba e imprimimos los resultados de la predicción y la puntuación de precisión del modelo. En aplicaciones prácticas, debemos elegir las variables SVM y los tipos de funciones del núcleo más adecuados (comofunción de base lineal, polinómica o radial etc.).