Python支持向量机(SVM)：分类和回归

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于 2023-03-25 04:24:52 发布

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文章标签： python 支持向量机分类 Python

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本文介绍了Python中使用scikit-learn库实现支持向量机(SVM)进行分类和回归的方法。SVM通过寻找最优超平面实现数据分类，最大化边际距离。文中详细展示了数据预处理、模型构建、选择RBF内核以及模型性能评估的过程。

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Python支持向量机(SVM)：分类和回归

Python支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，常用于二元分类、多元分类以及回归分析。SVM的核心思想是通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类，同时最大化分类的边际距离。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建SVM模型。首先，我们需要导入必要的库和数据集：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot

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