吴恩达机器学习：探索支持向量机的强大功能

人工智能

2023-09-07 14:01:12

支持向量机：深入浅出的入门指南

支持向量机 (SVM) 是一种功能强大的机器学习算法，在分类和回归任务中享有盛誉。本指南将带你踏上探索 SVM 奇妙之旅，从基本原理到 Python 实现，让你全面掌握这种卓越的技术。

SVM 的核心思想

SVM 的核心思想建立在将数据点投影到更高维度的空间上。通过寻找该空间中的最佳超平面，SVM 巧妙地分离不同类别的数据点。这就像在二维平面中画一条线，将红色圆圈与蓝色方块分开。在高维空间中，超平面将数据点隔离开来，创建出清晰的决策边界。

Python 中的 SVM 实现

为了让 SVM 为你所用，我将使用流行的 Python 库 scikit-learn 来实现它。这个库提供了经过预先训练的 SVM 模型和丰富的实用函数，让你轻松训练和评估你的模型。

以下是 SVM 实现步骤：

数据加载和准备： 导入你的数据集并对其进行预处理，包括特征缩放和类别编码。
模型训练： 使用 scikit-learn 的 SVC 类，指定内核函数（线性、多项式或 RBF）和正则化参数来训练你的 SVM 模型。
模型评估： 通过交叉验证评估训练模型，计算准确率、召回率和 F1 得分等性能指标。
超参数优化： 使用网格搜索寻找最佳超参数组合，包括内核函数和正则化参数，以进一步提高模型性能。

代码示例

# 导入必要库
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 加载和预处理数据
# ...

# 训练 SVM 模型
model = SVC(kernel='rbf', C=1.0)
model.fit(X_train, y_train)

# 交叉验证评估
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print("交叉验证准确率：", scores.mean())