机器学习实战：带你直观理解支持向量机背后的运作原理

人工智能

2023-09-12 21:16:15

支持向量机简介

支持向量机 (SVM) 是一种二元分类算法，能够将数据点划分为两类。它通过寻找一个超平面来实现分类，该超平面可以最大限度地将两类数据点分隔开。超平面的位置由支持向量决定，支持向量是距离超平面最近的数据点。

支持向量机的工作原理

支持向量机的工作原理可以分为以下几个步骤：

数据预处理： 在对数据进行分类之前，需要先对数据进行预处理，包括数据标准化、缺失值处理和特征选择等。
选择核函数： 核函数是一种将低维数据映射到高维空间的函数。在 SVM 中，核函数的选择非常重要，因为它决定了超平面的形状和位置。常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基核函数等。
训练 SVM 模型： 在选择好核函数之后，就可以开始训练 SVM 模型了。训练过程包括以下几个步骤：
- 计算支持向量：支持向量是距离超平面最近的数据点。通过计算每个数据点的距离，可以找到支持向量。
- 计算超平面：超平面是将数据点划分为两类的分界线。超平面的位置由支持向量决定。
- 计算模型参数：模型参数包括超平面的法向量和偏移量。这些参数可以通过优化算法来获得。
评估 SVM 模型： 训练好 SVM 模型之后，需要对其进行评估，以判断模型的性能。评估方法包括准确率、召回率、F1 得分等。

SVM 的应用场景

支持向量机广泛应用于各种领域，包括图像分类、文本分类、手写数字识别、人脸识别等。SVM 的优势在于它能够有效地处理高维数据，并且对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。

示例代码

以下是如何使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的 SVM 分类器的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna()
data = data.astype(float)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 选择核函数
kernel = 'rbf'

# 训练 SVM 模型
model = SVC(kernel=kernel)
model.fit(X_train, y_train)

# 评估 SVM 模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('准确率：', score)