9、统计与机器学习算法：核函数与Bagging方法详解

统计与机器学习算法：核函数与Bagging方法详解

1. 核函数在SVM模型中的应用

1.1 核函数的重要性与结果差异

在使用支持向量机（SVM）模型时，不同类型的核函数以及其他超参数值的选择会导致结果有所不同。我们可以通过一系列步骤来构建和评估模型，以找到最适合的核函数和参数组合。

1.2 数据预处理步骤

以下是详细的数据预处理和模型构建步骤：
1. 查看变量数据类型 ：发现有十个类别变量和七个数值变量。
2. 检查缺失值 ：确认数据集中没有缺失值。
3. 检查目标变量的类别平衡 ：目标变量有“yes”和“no”两个值。
4. 转换目标变量 ：将目标变量转换为1和0，分别代表“yes”和“no”。
5. 对非数值变量进行独热编码 ：将非数值变量转换为适合模型处理的形式。
6. 分离预测变量和响应变量 ：将数据分为特征和目标两部分。
7. 划分训练集和测试集 ：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
8. 构建模型 ：使用 sklearn.svm 中的 SVC() ，默认使用径向基函数（RBF）核来构建模型，并应用于训练和测试数据进行类别预测。
9. 检查模型准确性