SVM算法训练

资 源 简 介

SVM算法训练

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于数据分类任务。其核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开，同时最大化分类间隔。在训练SVM分类器时，我们需要准备已标注的训练数据集，算法会通过学习这些数据的特征来构建决策边界。

针对分类不平衡问题，SVM提供了几种解决方案。我们可以通过调整类别权重参数，给少数类赋予更高的重要性，防止模型过于偏向多数类。另一种方法是使用不同的核函数，如线性核、多项式核或RBF核，它们对不平衡数据的敏感度各不相同。

在实际应用中，SVM训练完成后需要用独立的测试数据集评估性能。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数，特别是在不平衡数据集上，这些指标比单纯的准确率更能反映模型的真实表现。