人工智能与机器学习入门指南（第八篇）

支持向量机：突破边界，解锁分类和回归的高级技术

欢迎回到「人工智能与机器学习入门指南」系列！在前几篇文章中，我们已经深入了解了K近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯、聚类算法、降维技术和回归分析。本篇文章将带你进一步探索支持向量机（SVM），一种用于分类和回归的高级技术。

支持向量机概述

支持向量机是一种强大的监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。它的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点能够被明确分开，并且离超平面最近的数据点称为支持向量。SVM在处理线性和非线性问题时表现出色。

线性支持向量机

线性SVM处理线性可分的数据，通过找到一个能够最大化边界（间隔）的超平面来进行分类。

非线性支持向量机

非线性SVM通过引入核函数将数据映射到高维空间，从而在非线性问题上建立超平面。

支持向量机代码示例

让我们通过一个简单的代码示例来演示线性支持向量机的使用。我们将使用Scikit-Learn库来实现SVM。

步骤1：导入必要的库

确保你已经安装了Scikit-Learn库：

pip install scikit-learn

步骤2：准备数据

在这个示例中，我们将使用Scikit-Learn内置的鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

# 导入数据
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

步骤3：建立和训练线性支持向量机模型

使用Scikit-Learn的SVC来建立线性支持向量机模型并进行训练：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性SVM模型
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

步骤4：进行预测并评估模型

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'准确率：{accuracy:.2f}')

支持向量机在分类和回归问题中展现出色的性能，帮助我们解决复杂的问题。

总结

在本篇文章中，我们深入探讨了支持向量机（SVM），一种用于分类和回归的高级技术。我们介绍了线性SVM和非线性SVM的原理，并通过线性SVM的代码示例演示了模型的建立和评估。支持向量机在处理复杂问题和非线性问题时表现出色，是一个强大的学习工具。

感谢阅读本篇文章，敬请期待下一篇内容！

本文深入探讨了支持向量机（SVM），这一用于分类和回归的高级技术。通过理解线性SVM和非线性SVM的原理，以及代码示例的演示，你将能够更好地应用支持向量机来解决各种复杂问题。在接下来的文章中，我们将继续介绍更多机器学习算法和应用。