多分类支持向量机

资 源 简 介

多分类支持向量机

详 情 说 明

多分类支持向量机（SVM）是机器学习中处理多元分类问题的经典方法。在IRIS数据集上的应用充分展现了其区分不同类别的能力。

IRIS数据集包含三类鸢尾花的特征数据，适合作为多分类实验的基准。通过构建支持向量机模型，可以将数据映射到高维空间并寻找最优分类超平面。对于多分类场景，通常采用"一对多"或"一对一"策略将二分类SVM扩展为多分类器。

实验中需特别注意特征标准化处理，这对SVM的性能至关重要。通过合理选择核函数（如RBF核）并调整惩罚参数C，模型能够有效学习不同类别之间的决策边界。交叉验证技术的运用可帮助确定最优超参数，避免过拟合。

最终的分类精度评估通常采用混淆矩阵和准确率指标。在IRIS数据集上，经过调优的SVM模型往往能达到95%以上的预测准确率，这证明了该算法对清晰可分数据集具有极强的分类能力。实验结果也反映出不同类别间的分类难度差异，某些类别对可能因特征重叠导致稍低的分类精度。