Python实现基于SVM的分类器的方法

下面就来详细讲解“Python实现基于SVM的分类器的方法”的完整攻略。

一、什么是SVM？

SVM（Support Vector Machine，支持向量机），是一种非常常用的分类和回归算法。SVM是一个监督学习算法，分类器是通过将数据分为两个或多个类别的线性分类器，二分类就是一条直线把数据分为两类，多分类就是一些直线或者曲线把数据分为多类。

SVM训练过程就是找到最优的超平面（超平面是一个 n - 1 维的线性子空间，n 是该空间的维数）。最优的超平面就是离支持向量最远的分割超平面，其中支持向量就是离分割超平面最近的那些样本点。

二、Python实现基于SVM的分类器的方法

下面就是使用Python实现基于SVM的分类器的步骤：

第一步：准备数据集

在Python中导入所需库，并从sklearn库中选取一个分类问题的数据集。本例使用的是iris数据集。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

第二步：划分训练集和测试集

将数据集分成训练集和测试集两个部分。让模型对未知数据的预测结果更加准确。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

第三步：特征预处理

在进行SVM分类器之前，必须对训练集和测试集中的特征作出相应的预处理。

1. 标准化

标准化是一种常用的特征缩放方法，目的是让特征服从标准正态分布。处理方法如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

2. 特征选择

一般来说，特征选择的目的是降低模型复杂度，减少过拟合。这里使用决策树算法来进行特征选择。

第四步：进行模型训练

使用SVM进行模型训练，这里使用的是线性核函数的SVM，即LinearSVC模型，然后使用fit函数进行模型训练。

from sklearn.svm import LinearSVC
classifier = LinearSVC(random_state=0, tol=1e-5)
classifier.fit(X_train, y_train)

第五步：进行模型预测

训练好模型之后，使用predict函数对测试集进行预测，并输出相应的分类结果和分类准确度。

y_pred = classifier.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

三、示例说明

我们接下来用两个实例来说明SVM的应用及其计算方法。

示例一：识别手写数字

1. 准备数据集

from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

2. 划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

3. 特征预处理

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

4. 进行模型训练

from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel='rbf', random_state=0, C=2, gamma='scale')
classifier.fit(X_train, y_train)

5. 进行模型预测

y_pred = classifier.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

示例二：肿瘤分类

在本次示例中，我们将使用SVM对良性和恶性肿瘤进行分类。

1. 准备数据集

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target

2. 特征预处理

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

3. 进行模型训练

from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel='linear', random_state=0, C=2)
classifier.fit(X_train, y_train)

4. 进行模型预测

y_pred = classifier.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

以上就是Python实现基于SVM的分类器的方法的详细攻略，希望对您有所帮助。