💻.python代码实现SVM | python svm程序 🚀
发布时间：2025-03-27 20:26:48来源：
最近想深入学习机器学习算法，于是决定从支持向量机（SVM）入手！😊 SVM是一种强大的分类算法，在处理线性和非线性数据时表现优异。今天就来分享一下如何用Python实现一个简单的SVM模型。首先需要安装`scikit-learn`库，它是Python中非常流行的机器学习工具箱。可以通过pip安装：`pip install -U scikit-learn`。
准备工作完成后，我们就可以开始编写代码了。先导入必要的库，比如`numpy`用于数值计算，`sklearn.svm`提供SVM的支持。接着加载数据集，这里我使用了一个简单的二维数据集，便于可视化。模型训练时，只需几行代码即可完成，例如定义SVM模型、指定核函数类型（如线性、多项式或RBF），然后调用`.fit()`方法进行训练。训练完成后，可以使用`.predict()`对新数据进行预测。为了评估模型性能，还可以计算准确率或其他指标。最后，用matplotlib绘制决策边界，直观展示SVM的效果。🎉
通过这次实践，我对SVM的工作原理有了更深的理解，也体验到了Python的强大之处！🌟如果你也有兴趣，不妨试试看吧！
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