🌟SVM Python代码自实践🚀
发布时间:2025-03-14 14:40:00来源:网易编辑:宇文彩菡
最近在学习支持向量机(SVM)的过程中,我决定动手实践一下,用Python实现一个简单的SVM模型。这是一个充满乐趣的过程!首先,我导入了必要的库,比如`numpy`和`sklearn`,它们是机器学习建模的好帮手。接着,我生成了一些模拟数据,用于训练模型。数据可视化后,我发现两类数据点可以很好地用一条直线分开,非常适合用SVM来处理。
然后,我初始化了一个SVM分类器,并通过调参优化了它的性能。过程中,我发现正则化参数C对结果影响很大,当C值较小时,模型倾向于更简单的决策边界;而C值较大时,模型会尽量减少分类错误。调整好参数后,我用测试集验证模型效果,准确率令人满意!😊
这次实践让我深刻理解了SVM的工作原理,也感受到编程实现算法的乐趣。如果你也对机器学习感兴趣,不妨试试自己动手写代码吧!💻✨
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