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Python中使用支持向量机SVM实践

更新时间:2020-05-16 01:12:01 作者:startmvc
在机器学习领域,支持向量机SVM(SupportVectorMachine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行

在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。

其具有以下特征:

   (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。

  (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等。

  (3)SVM一般只能用在二类问题,对于多类问题效果不好。

代码及详细解释(基于sklearn包):


from sklearn import svm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#准备训练样本
x=[[1,8],[3,20],[1,15],[3,35],[5,35],[4,40],[7,80],[6,49]]
y=[1,1,-1,-1,1,-1,-1,1]

##开始训练
clf=svm.SVC() ##默认参数:kernel='rbf'
clf.fit(x,y)
##根据训练出的模型绘制样本点
for i in x:
 res=clf.predict(np.array(i).reshape(1, -1))
 if res > 0:
 plt.scatter(i[0],i[1],c='r',marker='*')
 else :
 plt.scatter(i[0],i[1],c='g',marker='*')

##生成随机实验数据(15行2列)
rdm_arr=np.random.randint(1, 15, size=(15,2))
##回执实验数据点
for i in rdm_arr:
 res=clf.predict(np.array(i).reshape(1, -1))
 if res > 0:
 plt.scatter(i[0],i[1],c='r',marker='.')
 else :
 plt.scatter(i[0],i[1],c='g',marker='.')
##显示绘图结果
plt.show()

从图上可以看出,数据明显被蓝色分割线分成了两类。但是红色箭头标示的点例外,所以这也起到了检测异常值的作用。 上面的代码中提到了kernel='rbf',这个参数是SVM的核心:核函数

重新整理后的代码如下:  


from sklearn import svm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

##设置子图数量
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,figsize=(7,7))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()

#准备训练样本
x=[[1,8],[3,20],[1,15],[3,35],[5,35],[4,40],[7,80],[6,49]]
y=[1,1,-1,-1,1,-1,-1,1]
'''
 说明1:
 核函数(这里简单介绍了sklearn中svm的四个核函数,还有precomputed及自定义的)
 
 LinearSVC:主要用于线性可分的情形。参数少,速度快,对于一般数据,分类效果已经很理想
 RBF:主要用于线性不可分的情形。参数多,分类结果非常依赖于参数
 polynomial:多项式函数,degree 表示多项式的程度-----支持非线性分类
 Sigmoid:在生物学中常见的S型的函数,也称为S型生长曲线

 说明2:根据设置的参数不同,得出的分类结果及显示结果也会不同
 
'''
##设置子图的标题
titles = ['LinearSVC (linear kernel)', 
 'SVC with polynomial (degree 3) kernel', 
 'SVC with RBF kernel', ##这个是默认的
 'SVC with Sigmoid kernel']
##生成随机试验数据(15行2列)
rdm_arr=np.random.randint(1, 15, size=(15,2))

def drawPoint(ax,clf,tn):
 ##绘制样本点
 for i in x:
 ax.set_title(titles[tn])
 res=clf.predict(np.array(i).reshape(1, -1))
 if res > 0:
 ax.scatter(i[0],i[1],c='r',marker='*')
 else :
 ax.scatter(i[0],i[1],c='g',marker='*')
 ##绘制实验点
 for i in rdm_arr:
 res=clf.predict(np.array(i).reshape(1, -1))
 if res > 0:
 ax.scatter(i[0],i[1],c='r',marker='.')
 else :
 ax.scatter(i[0],i[1],c='g',marker='.')

if __name__=="__main__":
 ##选择核函数
 for n in range(0,4):
 if n==0:
 clf = svm.SVC(kernel='linear').fit(x, y)
 drawPoint(ax0,clf,0)
 elif n==1:
 clf = svm.SVC(kernel='poly', degree=3).fit(x, y)
 drawPoint(ax1,clf,1)
 elif n==2:
 clf= svm.SVC(kernel='rbf').fit(x, y)
 drawPoint(ax2,clf,2)
 else :
 clf= svm.SVC(kernel='sigmoid').fit(x, y)
 drawPoint(ax3,clf,3)
 plt.show()


由于样本数据的关系,四个核函数得出的结果一致。在实际操作中,应该选择效果最好的核函数分析。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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