支持向量机的画图

资 源 简 介

支持向量机的画图

详 情 说 明

支持向量机是一种强大的监督学习算法，常用于分类任务。当我们需要直观地理解模型如何在特征空间中划分不同类别时，可视化是非常重要的。

理解决策边界是支持向量机可视化的核心。在二维特征空间中，我们可以绘制出分隔不同类别的分界线。对于线性可分的情况，这条线是直线；而对于非线性可分的情况，通过核函数处理后，决策边界可能呈现曲线形状。

支持向量作为关键数据点会清晰地显示在图中，它们距离决策边界最近，直接影响分类器的性能。通常这些点会被特殊标记，以突出它们的重要性。

对于多类分类问题，可视化可以采用一对多的策略，将每个类别与其他类别进行比较。颜色编码和不同的标记符号可以帮助区分各类别的数据点。

通过绘制等高线或填充区域，我们可以清晰地看到模型预测的置信度分布。较深的颜色通常表示模型对分类更有把握的区域，而边界附近的颜色渐变则反映分类的不确定性。

当使用核技巧处理非线性问题时，可视化能直观展示原始特征空间如何被映射到更高维空间，从而变得线性可分。这种视觉呈现对于理解核函数的作用特别有帮助。