【机器学习】SVM多分类问题及基于sklearn的Python代码实现

最新推荐文章于 2025-05-29 09:04:45 发布
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分类专栏： 深度学习与机器学习 文章标签： SVM 多分类 sklearn
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本文介绍了SVM的概念，包括寻找最优超平面和分类原理，讲解了线性和非线性数据的处理。重点阐述了SVM的多分类策略OVR和OVO，并通过Python的sklearn库展示了SVM的多分类代码实现，涉及关键参数如C、gamma的选择。

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SVM多分类问题及Python代码实现

1. 什么是SVM？

对于这个点已经介绍的非常多了，不管是西瓜书还是各种博客，就是需要找到一个超平面，用这个超平面把数据划分成两个类别，最开始的SVM就是在二分类的问题上应用，在之后被扩展到多类别的分类。对于SVM的推导公式不是很复杂，在此就不进行推导，大概清楚最基本的原理然后就进行应用就可以了。
SVM示意图
如上图所示，我们就是要找到中间这条线，使得 ∣ ∣ w ∣ ∣ ||w||

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