使用支持向量机进行多分类的Python实现

使用支持向量机进行多分类的Python实现

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。在分类问题中，SVM通过将数据映射到高维空间来构建一个超平面，将不同类别的数据分开。本文将介绍如何使用Python实现基于SVM的多分类任务。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个特征的数据集，每个样本都有一个对应的类别标签。我们将使用scikit-learn库中的make_classification函数生成一个虚拟数据集，用于演示多分类问题。

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成虚拟数据集
X, y = make_classification