27、支持向量机与朴素贝叶斯分类算法详解

支持向量机与朴素贝叶斯分类算法详解

支持向量机多分类

多分类问题概述

在处理分类问题时，支持向量机（SVM）不仅适用于二分类，也能扩展到多分类场景。使用 SVM 进行多分类时，需要考虑类别的线性可分性、选择合适的核函数，以及决定采用一对一（one-versus-one）还是一对其余（one-versus-rest）的分类策略。

构建多分类 SVC 模型步骤

1. 加载必要的库

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, MinMaxScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.svm import SVC
from scipy.stats import uniform
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
import sklearn.metrics as skmet
import os
import sys
sys.path.append(os.getcwd() + "/helperfunctions")
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