SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
Matlab中有林智仁编写的libsvm工具包可以很好地进行进行SVM训练。Python中我们有sklearn工具包来进行机器学习算法训练，Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法。
以下内容参考自https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html的博客，并将原文中Python2的代码更新为Python3的代码。
下面以以Iris兰花数据集为例子：
由于从UCI数据库中下载的Iris原始数据集的样子是这样的，前四列为特征列，第五列为类别列，分别有三种类别Iris-setosa， Iris-versicolor， Iris-virginica。
需要使用numpy对其进行分割操作。
数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/
下载iris.data即可。
Python3代码：
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from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split def iris_type(s): it = {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-virginica': 2} return it[s] path = 'C:\\Users\\dell\\desktop\\iris.data' # 数据文件路径 data = np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=',', converters={4: iris_type}) x, y = np.split(data, (4,), axis=1) x = x[:, :2] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) print(clf.score(x_train, y_train)) # 精度 y_hat = clf.predict(x_train) print(clf.score(x_test, y_test)) y_hat2 = clf.predict(x_test) x1_min, x1_max = x[:, 0].min(), x[:, 0].max() # 第0列的范围 x2_min, x2_max = x[:, 1].min(), x[:, 1].max() # 第1列的范围 x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:200j, x2_min:x2_max:200j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 alpha = 0.5 plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap=cm_light) # 预测值的显示 plt.plot(x[:, 0], x[:, 1], 'o', alpha=alpha, color='blue', markeredgecolor='k') plt.scatter(x_test[:, 0], x_test[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(u'花萼长度', fontsize=13) plt.ylabel(u'花萼宽度', fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'SVM分类', fontsize=15) plt.show() |
1. split(数据，分割位置，轴=1（水平分割） or 0（垂直分割）)。
2. x = x[:, :2]是为方便后期画图更直观，故只取了前两列特征值向量训练。
3. sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集与测试集。train_test_split(train_data,train_target,test_size=数字, random_state=0)
参数解释：
train_data：所要划分的样本特征集
train_target：所要划分的样本结果
test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
random_state：是随机数的种子。
随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。
kernel='linear'时，为线性核，C越大分类效果越好，但有可能会过拟合（defaul C=1）。
kernel='rbf'时（default），为高斯核，gamma值越小，分类界面越连续；gamma值越大，分类界面越“散”，分类效果越好，但有可能会过拟合。
线性分类结果：
rbf核函数分类结果：
精确度：
