机器学习的秘密武器：揭开支持向量机(SVM)的奥秘

人工智能

2023-06-18 16:21:30

走进支持向量机（SVM）的奇妙世界：用 Python 踏上分类和回归之旅

一、SVM 的分类秘诀

想象一下你手中握着一把锋利的剑，准备将一堆混合在一起的苹果和橘子一分为二。SVM 就如同一把这样的剑，它会找到最优的分割线，将苹果和橘子完美地分开，不会遗漏任何一个。

SVM 的魔法在于它总能找到一个 "超平面"，这个超平面就是分割线，将不同类别的数据完美地隔离开来。它就像一道无形的墙，将数据分成了两个不同的世界。

为了找到最优的超平面，SVM 会使用一种叫做 "最大间隔分类" 的策略。它会寻找一条距离正负样本都有最大间隔的超平面，这样可以确保分类的准确性。

二、SVM 的回归奥义

SVM 不仅仅擅长分类，它在预测连续值方面也能大展身手。回归的目的就是找到一条最优的曲线，让它能够最好地拟合数据。

SVM 的回归方法叫做 "支持向量回归 (SVR)"，它会找到一条能够最小化预测误差的曲线。这条曲线就是 SVR 的回归函数，它能够帮助我们预测连续型数据的变化趋势。

三、走进 SVM 的非线性世界

SVM 的强大之处在于，它不仅能处理线性的问题，还能轻松应对复杂的非线性问题。它会使用一种叫做 "核技巧" 的魔法，将非线性数据映射到高维空间，然后在高维空间中构建线性超平面进行分类或回归。

核技巧就像一个神奇的传送门，它能够将数据从非线性世界带到线性世界，让 SVM 能够在高维空间中轻松解决复杂的问题。

四、用 Python 体验 SVM 的魅力

现在，让我们用 Python 的 Scikit-Learn 库来构建一个 SVM 模型，看看它如何将数据分得清清楚楚。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC, SVR

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 构建 SVM 分类器
clf = SVC()

# 训练模型
clf.fit(data.drop('target', axis=1), data['target'])

# 预测结果
predictions = clf.predict(data.drop('target', axis=1))

# 评估模型
accuracy = np.mean(predictions == data['target'])
print('分类准确率:', accuracy)

# 构建 SVR 回归器
reg = SVR()

# 训练模型
reg.fit(data.drop('target', axis=1), data['target'])

# 预测结果
predictions = reg.predict(data.drop('target', axis=1))

# 评估模型
rmse = np.sqrt(np.mean((predictions - data['target']) ** 2))
print('回归均方根误差:', rmse)