libsvm数据集 sklearn

机器学习专栏限时优惠

本文主要是对数据集进行介绍，并使用支持向量机算法进行分类问题的演示。

一、数据集的介绍

我们使用的是鸢尾花数据集，这是一个非常著名的用于分类问题的数据集。该数据集基于鸢尾花的花萼长度和宽度进行分类。我们仅使用其中两维特征，以便进行可视化。数据集中有四列，我们仅使用前两列特征来完成分类任务。

二、支持向量机的使用

支持向量机是一种常用于分类问题的机器学习算法。其主要有两种形式：SVC用于分类问题，SVR用于回归问题。在这里，我们使用SVC来完成分类任务。

接下来，我们对SVM的一些重要参数进行解释：

1. C：C-SVC的惩罚参数，默认值是1.0。C越大，对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样泛化能力可能会减弱。反之，C越小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将其当成噪声点，泛化能力较强。

2. kernel：核函数，可以是‘linear’、‘poly’、‘rbf’、‘sigmoid’等。不同的核函数可以实现不同的分类边界。

3. gamma：'rbf', 'poly' 和 'sigmoid'的核函数参数。默认是'auto'，则会选择1/n_features。

4. coef0：核函数的常数项，对于‘poly’和‘sigmoid’有用。

三、程序解析

程序的主要部分包括：

1. 将数据集分成训练集和测试集。

2. 使用训练集训练模型，并绘制分类边界。

3. 使用测试集进行测试，并将测试结果可视化。

在代码中，我们还使用了不同的核函数（如线性核、多项式核、高斯核）来展示不同的分类效果。还通过查找支持向量来演示正则化的概念。

四、总结与讨论

通过本文的介绍和演示，我们可以了解到支持向量机在分类问题中的应用以及如何通过调整参数来改变分类效果。我们还介绍了数据集的划分、模型的训练和测试以及可视化等方面。在实际应用中，还需要根据具体的数据集和任务来调整模型参数，以获得更好的性能。

注意：在实际应用中，可能需要根据具体情况对代码进行调整和优化，以提高模型的性能和泛化能力。