😊 SVM基本概念及Python实现代码

支持向量机（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。它的核心思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点尽可能分开，同时最大化分类间隔。如果数据线性不可分，SVM可以通过核函数映射到高维空间，从而实现非线性分类。

📚 关键概念

- 支持向量：离超平面最近的数据点，决定模型边界。

- 核函数：如线性核、RBF核等，用于处理非线性问题。

- 软间隔：允许少量误分类点，提高模型鲁棒性。

💻 Python实现

使用`scikit-learn`库可以轻松实现SVM。以下是一个简单的二分类示例：

```python

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

加载数据

X, y = datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=2, random_state=42)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练模型

model = SVC(kernel='linear')

model.fit(X_train, y_train)

预测与评估

predictions = model.predict(X_test)

print("预测结果:", predictions)

```

🌟 总结

SVM通过优化策略寻找最佳分类边界，适用于多种复杂场景。结合Python的强大工具，快速构建高效模型不再是难题！💪