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支持向量機方法
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種常用的機器學習算法，主要用于分類和回歸問題。SVM的目標是找到一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本點分隔開來，使得兩個類別的間隔最大化。具體來說，SVM通過尋找支持向量（即距離超平面最近的樣本點），確定決策邊界，并根據(jù)支持向量的位置進行分類。
SVM方法的具體步驟如下：
1. 數(shù)據(jù)準備：收集并準備用于訓練的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集包含標記好的樣本點。
2. 特征選擇：根據(jù)問題的特點選擇合適的特征，并對特征進行預處理（如歸一化、標準化等）。
3. 模型訓練：利用訓練數(shù)據(jù)集，通過優(yōu)化算法找到最優(yōu)的超平面，使得間隔最大化。
4. 模型評估：使用測試數(shù)據(jù)集評估模型的性能，通常使用準確率、精確率、召回率等指標進行評估。
5. 模型調優(yōu)：根據(jù)評估結果，調整模型參數(shù)或選擇合適的核函數(shù)，以提高模型的性能。
6. 模型應用：使用訓練好的模型對新樣本進行分類或回歸預測。
SVM方法具有以下優(yōu)點：
- 在高維空間中表現(xiàn)良好，適用于處理復雜的非線性問題。
- 通過間隔最大化準則，具有較好的泛化能力。
- 可以通過選取不同的核函數(shù)來適應不同類型的數(shù)據(jù)。
然而，SVM方法也存在一些限制：
- 對大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維數(shù)據(jù)處理較為困難。
- 對于數(shù)據(jù)噪聲敏感，需要進行數(shù)據(jù)預處理和參數(shù)調優(yōu)。
- 訓練時間較長，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上。
總而言之，SVM方法是一種強大且廣泛應用于機器學習領域的算法，通過最大化間隔來實現(xiàn)分類和回歸任務。
decisionProcedure | 字符串，默認：“投票” | 用于分類的決策過程。“投票”或“保證金”。不用于回歸。 |
svmType | 字符串，默認：“C_SVC” | 支持向量機類型?！癈_SVC”、“NU_SVC”、“ONE_CLASS”、“EPSILON_SVR”或“NU_SVR”之一。 |
kernelType | 字符串，默認：“LINEAR” | 內核類型。LINEAR (u′×v)、POLY ((γ×u′×v + coef?)??????)、RBF (exp(-γ×|uv|2)) 或 SIGMOID (tanh(γ×u′×v +系數(shù)?))。 |
shrinking | 布爾值，默認：true | 是否使用收縮啟發(fā)式。 |
degree | 整數(shù)，默認：null | 多項式的次數(shù)。對 POLY 內核有效。 |
gamma | 浮點數(shù)，默認：null | 核函數(shù)中的伽馬值。默認為特征數(shù)量的倒數(shù)。對于 POLY、RBF 和 SIGMOID 內核有效。 |
coef0 | 浮點數(shù)，默認：null |