本文介绍了软间隔支持向量机（SVM）在处理线性不可分数据时的应用。SVM通过引入松弛变量允许样本点在间隔边界线的错误一侧，以平衡分类误差和间隔。示例代码展示了如何使用Python实现软间隔SVM，通过训练和可视化结果，展示其在处理线性不可分问题上的有效性。软间隔SVM提高了模型的鲁棒性，是处理现实世界复杂数据的有效工具。
软间隔支持向量机：处理线性不可分问题
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。在处理线性可分问题时，SVM通过找到能够最大化样本间隔的超平面来进行分类。然而，在现实应用中，数据往往不是完全线性可分的，存在一定程度的重叠和噪音。为了应对这种情况，我们可以使用软间隔支持向量机，该算法允许一些样本点位于间隔边界线的错误一侧。
软间隔支持向量机的目标是找到一个最优的超平面，使得分类误差最小化，并且在允许的情况下最大化间隔。为了实现这一目标，我们可以引入松弛变量（slack variable），允许某些样本点位于间隔边界线错误的一侧。通过调整松弛变量的惩罚系数，我们可以平衡分类误差和间隔的关系。
以下是使用Python实现软间隔支持向量机的示例代码：
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
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