SVM数据分类及回归分析

资 源 简 介

SVM数据分类及回归分析

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和回归分析任务。它的核心思想是找到一个最优超平面，能够最大化不同类别之间的间隔。对于非线性可分的数据，SVM借助核函数将输入空间映射到高维特征空间，从而实现有效的分类或回归。

在分类任务中，SVM通过寻找决策边界来区分不同类别的数据点。对于回归分析，SVM回归（SVR）则通过优化一个间隔带，使得预测值尽可能接近真实值，同时保持模型泛化能力。

核函数的选择直接影响模型性能。常用的核函数包括： RBF（径向基函数）：适用于大多数非线性问题，通过调节γ参数控制模型的复杂度。 Sigmoid核：类似于神经网络中的激活函数，但在某些情况下可能导致性能不稳定。 Polynomial核：适合处理多项式特征关系，通过调节阶数（degree）来适应不同的数据分布。

选择合适的核函数通常需要结合交叉验证和超参数调优，以确保模型在训练集和测试集上均表现良好。此外，SVM在高维数据和小样本场景下尤其有效，但在大规模数据集上的计算成本可能较高。