采用SVM设计男女生分类器。

资 源 简 介

采用SVM设计男女生分类器。

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，特别适合解决小样本、非线性的分类问题。在性别分类任务中，我们可以利用SVM来构建一个基于身高、体重以及三项兴趣特征的分类模型。

特征工程方面，身高和体重是连续变量，可以直接作为输入特征。而三个"是否喜欢"的布尔特征需要进行数字化处理（如喜欢则赋值为1，不喜欢为0）。这五个特征共同构成了一个五维的特征向量。

核函数选择是SVM的关键。我们可以尝试线性核、多项式核和径向基函数(RBF)核等不同核函数。线性核适合线性可分数据，RBF核能处理更复杂的非线性关系。在不同核函数下，模型的决策边界会有显著差异。

评估方法应采用k折交叉验证，这能有效利用有限数据并减少过拟合风险。性能指标中，SE（灵敏度）反映正确识别女性比例，SP（特异性）衡量正确识别男性比例，ACC（准确率）是整体分类正确率。AUC（曲线下面积）则综合评估模型在不同阈值下的表现。

实际应用中需要注意特征归一化处理，避免量纲差异影响模型性能。同时应调整惩罚参数C和核函数参数，通过网格搜索寻找最优组合。这种分类器的性能很大程度上取决于特征的有效性和选择的核函数类型。