核函数支持向量机(Kernel SVM)

07-21 1019阅读

核函数支持向量机(Kernel SVM)是一种非常强大的分类器,能够在非线性数据集上实现良好的分类效果。以下是关于核函数支持向量机的详细数学模型理论知识推导、实施步骤与参数解读,以及两个多维数据实例(一个未优化模型,一个优化后的模型)的完整分析。

一、数学模型理论推导

1.1 线性支持向量机

支持向量机的目标是找到一个超平面,以最大化两类数据点之间的间隔。对于线性可分的数据,支持向量机的目标可以用以下优化问题来表示:

核函数支持向量机(Kernel SVM)

1.2 非线性支持向量机

核函数支持向量机(Kernel SVM)

核函数支持向量机(Kernel SVM)

二、实施步骤与参数解读

2.1 选择核函数

常用的核函数有:

核函数支持向量机(Kernel SVM)

2.2 参数选择

  • C:控制分类错误与间隔的权衡。值越大,分类错误越少,但间隔越小,容易过拟合。
  • 核函数支持向量机(Kernel SVM):控制RBF核的宽度。值越大,高斯分布越窄,模型复杂度越高,容易过拟合。

    三、多维数据实例

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import classification_report
    # 生成数据
    X, y = make_classification(n_samples=300, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=42)
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
    # 未优化的核函数SVM模型
    model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')
    model.fit(X_train, y_train)
    # 预测与结果分析
    y_pred = model.predict(X_test)
    print("未优化模型分类报告:")
    print(classification_report(y_test, y_pred))
    # 可视化结果
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='coolwarm', s=30, edgecolors='k')
    plt.title("未优化的核函数SVM分类结果", fontname='KaiTi')
    plt.show()
    # 优化后的核函数SVM模型
    model_optimized = SVC(kernel='rbf', C=10.0, gamma=0.1)
    model_optimized.fit(X_train, y_train)
    # 预测与结果分析
    y_pred_optimized = model_optimized.predict(X_test)
    print("优化后模型分类报告:")
    print(classification_report(y_test, y_pred_optimized))
    # 可视化结果
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='coolwarm', s=30, edgecolors='k')
    plt.title("优化后的核函数SVM分类结果", fontname='KaiTi')
    plt.show()
    

    核函数支持向量机(Kernel SVM)

    核函数支持向量机(Kernel SVM)

    核函数支持向量机(Kernel SVM)

    四、结果与结果解释

    4.1 未优化模型

    • 分类报告显示了精度、召回率和F1分数等指标。
    • 可视化图展示了未优化模型的分类边界和测试集数据点。

      4.2 优化后的模型

      • 优化后模型的分类报告通常会显示更高的精度、召回率和F1分数,表明模型性能提升。
      • 优化后的可视化图展示了改进后的分类边界,更好地分隔了数据点。

         

         

         

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