9、支持向量机与树基算法在图像识别和广告预测中的应用

支持向量机与树基算法在图像识别和广告预测中的应用

1. 支持向量机在图像识别中的应用

在图像识别领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类工具。下面我们将详细介绍如何使用SVM构建图像分类器，并通过主成分分析（PCA）提升其性能。

1.1 构建基于SVM的图像分类器

首先，我们需要将数据划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, random_state=42)

在这个项目中，数据的维度大于样本数量，这正是SVM擅长解决的分类问题。我们将通过交叉验证来调整超参数，包括惩罚项 C 、核函数（线性或RBF）以及RBF核的 γ 。

接下来，初始化一个常见的SVM模型：

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(class_weight='balanced', random_state=42)

由于数据集不平衡，我们设置 class_weight='balanced' 以强调少数类。

为了更高效地进行交叉验证，我们使用 GridSearchCV 模块：

parameters = {'C': [0