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。