使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

引言

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。

1. 支持向量机的基本原理

支持向量机的目标是找到一个超平面，使得不同类别的数据点尽可能地分开，并且距离超平面最近的数据点（支持向量）到超平面的距离最大化。SVM可以处理线性可分和非线性可分的数据，通过使用核函数（Kernel Function）将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。

1.1 核函数

核函数是SVM的一个重要组成部分，它允许我们在不显式计算高维特征的情况下，计算数据点之间的相似性。常用的核函数包括：

• 线性核（Linear Kernel）
• 多项式核（Polynomial Kernel）
• 径向基核（Radial Basis Function, RBF Kernel）
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