SVM 是一種適合高維數(shù)據(jù)的分類算法，通過尋找最優(yōu)超平面實(shí)現(xiàn)分類，尤其適合中等規(guī)模數(shù)據(jù)集。其核心在於間隔最大化，並結(jié)合核函數(shù)處理非線性問題。常用核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核、RBF 和Sigmoid 核。在Python 中使用scikit-learn 的SVC 類流程如下：1. 導(dǎo)入相關(guān)庫；2. 準(zhǔn)備並標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；3. 拆分訓(xùn)練集和測試集；4. 訓(xùn)練模型；5. 評估結(jié)果。調(diào)參關(guān)鍵點(diǎn)包括C 參數(shù)控制正則化強(qiáng)度、gamma 控制支持向量影響範(fàn)圍、kernel 選擇核函數(shù)，建議從默認(rèn)值開始嘗試並結(jié)合網(wǎng)格搜索優(yōu)化參數(shù)組合，同時(shí)注意SVM 不適合大數(shù)據(jù)集且需標(biāo)準(zhǔn)化特徵。

SVM 是一種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，尤其適合做分類任務(wù)。在Python 中，用得最多的實(shí)現(xiàn)是scikit-learn 提供的SVC類。它使用起來方便，效果也不錯(cuò)，尤其是在數(shù)據(jù)維度較高但樣本量不大的時(shí)候。

了解SVM 的基本原理

SVM 的核心思想是找到一個(gè)最優(yōu)超平面，把不同類別的數(shù)據(jù)盡可能分開。這個(gè)“最優(yōu)”體現(xiàn)在間隔最大化上。簡單來說，就是不僅要把兩類點(diǎn)分開，還要讓它們離分界線盡可能遠(yuǎn)一些。

你可能會(huì)遇到的問題是：為什麼不用邏輯回歸或者決策樹？那是因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)不是特別線性可分的時(shí)候，SVM 結(jié)合核函數(shù)（kernel trick）可以更好地處理非線性邊界問題。

常用核函數(shù)包括：

• 線性核（linear）
• 多項(xiàng)式核（poly）
• 徑向基函數(shù)（RBF，最常用）
• Sigmoid 核

選擇哪個(gè)核，往往取決於你的數(shù)據(jù)特徵和實(shí)際效果測試。

在Python 中如何使用SVM

Python 的scikit-learn 庫對SVM 做了很好的封裝，使用起來非常方便。下面是基本流程：

1. 導(dǎo)入庫

   from sklearn.svm import SVC
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)最好先標(biāo)準(zhǔn)化，因?yàn)镾VM 對特徵尺度比較敏感。

    scaler = StandardScaler()
   X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. 拆分訓(xùn)練集和測試集

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

4. 訓(xùn)練模型

   model = SVC(kernel='rbf') # 默認(rèn)就是RBF
   model.fit(X_train, y_train)

5. 評估結(jié)果

   y_pred = model.predict(X_test)
   print(classification_report(y_test, y_pred))
   print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

這只是一個(gè)基礎(chǔ)流程，具體調(diào)參才是關(guān)鍵。

SVM 調(diào)參技巧與註意事項(xiàng)

SVM 的性能很大程度依賴於參數(shù)設(shè)置。以下是一些常見參數(shù)及其影響：

• C 參數(shù)：控制分類器的正則化強(qiáng)度。 C 越大，越傾向於懲罰誤分類，可能導(dǎo)致過擬合；C 越小，容忍度高，可能欠擬合。
• gamma 參數(shù)：只用於RBF、poly 和sigmoid 核。越大表示支持向量的影響範(fàn)圍越小，容易過擬合。
• kernel ：選擇合適的核函數(shù)非常重要。比如圖像數(shù)據(jù)可能更適合RBF，而文本數(shù)據(jù)有時(shí)線性核就夠用了。

調(diào)參建議：

• 從默認(rèn)值開始嘗試，再逐步調(diào)整
• 使用網(wǎng)格搜索（GridSearchCV）自動(dòng)尋找最佳組合
• 注意訓(xùn)練時(shí)間會(huì)隨著樣本數(shù)量增加而顯著增長，SVM 不太適合大數(shù)據(jù)集

另外，記得數(shù)據(jù)要標(biāo)準(zhǔn)化，不然某些特徵可能主導(dǎo)距離計(jì)算，影響模型表現(xiàn)。

小結(jié)

SVM 是個(gè)很實(shí)用的分類工具，尤其是當(dāng)你面對中等規(guī)模、高維數(shù)據(jù)時(shí)。 Python 的scikit-learn 提供了完整的接口，使用起來不難。關(guān)鍵是要理解它的原理和參數(shù)含義，並根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

基本上就這些，掌握好這幾個(gè)步驟和要點(diǎn)，就能在大多數(shù)場景下用好SVM 了。

以上是Python中的支持向量機(jī)（SVM）的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！