Python Sklearn库SVM算法应用

于 2024-08-03 17:07:15 发布
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SVM 是一种有监督学习分类算法，输入值为样本特征值向量和其对应的类别标签，输出具有预测分类功能的模型，当给该模型喂入特征值时，该模型可以它对应的类别标签，从而实现分类。

Sklearn库SVM算法

下面我看一下 Python 的 Scikit -Learn（简称 Sklearn） 库是如何实现 SVM 算法的。

支持向量机算法被包含在 sklearn.svm 模块中，该模块提供了 7 个常用类，这些不同的类分别应用了不同的核函数，因此它们可以解决不同的问题，比如分类问题、回归问题以及无监督学习中的异常点检测等。下表对它们做了简单的介绍：
 

SVM算法类别 描述
LinearSVC类 基于线性核函数的支持向量机分类算法
LinearSVR类 基于线性核函数的支持向量机回归算法
SVC类 可选择多种核函数的支持向量机分类算法，通过“kernel”参数可以传入
linear：选择线性函数；
polynomial：选择多项式函数；
rbf：选择径向基函数；
sigmoid：选择 Logistics 函数作为核函数；
precomputed：使用预设核值矩阵，
SVC 类默认以径向基函数作为核函数。
SVR类 可选择多种核函数的支持向量机回归算法
NuSVC类 与 SVC 类非常相似，但可通过参数“nu”设置支持向量的数量。
NuSVR类
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