Python实现SVM支持向量机的示例代码

下面我来为你详细讲解Python实现SVM支持向量机的示例代码的完整攻略。

SVM简介

SVM（Support Vector Machine）是一种用于分类、回归以及异常检测的机器学习算法，它可以将数据集映射到高维空间中，从而将非线性问题转化为线性问题。SVM的核心是找到最大间隔超平面，这个过程就是优化超平面离支持向量最远的距离，而支持向量是离超平面最近的样本点。

SVM的实现步骤

SVM的实现步骤主要包括以下几个方面：

1. 数据准备：准备要用来训练的数据集，数据集的标签需要区分开来。包括特征数据和标签数据两部分。
2. 训练模型：使用SVM算法对数据进行训练，得到训练好的模型。
3. 预测数据：使用训练好的模型对新数据进行分类。

SVM的Python实现示例

下面我将介绍SVM在Python中的实现过程，并使用两个示例代码说明。

示例1：使用Python实现线性SVM

首先我们需要安装支持向量机算法相关的Python库，如scikit-learn、numpy和pandas：

!pip install scikit-learn numpy pandas

然后，我们可以使用经典的IRIS数据集进行试验，该数据集包含150个样本，被分成3类，每类50个数据，每个样本包含4个属性。我们可以使用Pandas库将数据加载为一个Pandas数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

iris_df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names[:2])
iris_df['target'] = y

在准备好数据后，我们可以对其进行可视化处理以更好地了解数据之间的分布情况：

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.show()

接下来，我们将使用scikit-learn中的SVC模型进行训练和预测。首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42)

然后，我们可以使用SVC模型对训练数据进行拟合，并使用测试数据进行预测：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

svc = SVC(kernel='linear')
svc.fit(X_train, y_train)
y_pred = svc.predict(X_test)

最后，我们可以使用accuracy_score函数计算预测准确度：

accuracy_score(y_test, y_pred)

示例2：使用Python实现非线性SVM

SVM除了线性模型外，还有一种非线性模型，叫做核函数SVM。SVM在高维空间中进行分类，如果数据线性不可分，则可以采用核函数的方法，将低维的数据空间映射到高维的空间中，使得在高维空间中线性可分，从而可以使用线性分类器进行分类。

我们将使用鸢尾花数据集进行训练，该数据集包含150个样本，被分成3类，每类50个数据，每个样本包含4个属性。我们可以使用Pandas库将数据加载为一个Pandas数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

iris_df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names[:2])
iris_df['target'] = y

与示例1不同的是，我们将使用rbf核函数对数据进行非线性拟合：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

svc = SVC(kernel='rbf')
svc.fit(X_train, y_train)
y_pred = svc.predict(X_test)

accuracy_score(y_test, y_pred)

这样，我们就成功实现了非线性SVM的模型训练和预测。

总之，SVM是一种非常重要的分类算法，非常适合二分类和多分类问题，同时也可以处理非线性问题。在Python中，SVM可以使用scikit-learn等库进行实现，灵活易用。