机器学习算法之支持向量机代码实战及解析

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于 2020-06-20 22:29:26 发布

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习深度学习 python 人工智能 SVM支持向量机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnliu123/article/details/106844118

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本文通过鸢尾花数据集，实战讲解支持向量机（SVM）的使用。选取标签为0和1的样本，关注前两列特征。对比了C参数为100000000（hard margin）和0.1（soft margin）的svc模型训练效果，探讨其容错性和分类边界。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本次使用的数据是鸢尾花数据

import numpy as np #导入科学计算库
import matplotlib.pyplot as plt  #画图

from sklearn import datasets  #导入数据
iris=datasets.load_iris()    #导入鸢尾花数据
#获取特征数据和标签数据
X=iris.data                  #数据
y=iris.target                #标签
#进行筛选，选择标签为0和1的样本，并且特征选择前2个
X=X[y<2,:2]
y=y[y<2]

#数据可视化展示

plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],color='red')
plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1],color='blue')
plt.show()

#数据切分

#数据归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
ss=StandardScaler()        #定义出归一化函数
ss.fit(X)                  #训练数据
X_tranceform=ss.transform(X)  #对鸢尾花数据进行归一化


#画直线函数，绘制分界线
def plot_decision_boundary(model, axis):
    x0, x1 = np.meshgrid(
        np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1] - axis[0]) * 100)).reshape(-1, 1),
        np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3] - a

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