SVM分类器代码解析

SVM分类器代码解析

这份代码实现了支持向量机（SVM）分类器，主要包括以下功能：

• 数据预处理：对输入数据进行标准化或归一化，使其符合SVM算法的要求。
• 核函数选择：根据数据特征选择合适的核函数，例如线性核、多项式核或径向基核。
• 模型训练：使用训练数据训练SVM模型，找到最佳分类超平面。
• 参数调优：通过网格搜索或其他方法优化模型参数，例如正则化参数C和核函数参数。
• 分类预测：使用训练好的SVM模型对新数据进行分类预测。

代码中可能包含以下模块：

• 数据加载模块：从文件或数据库中读取数据。
• 特征工程模块：对数据进行特征提取和转换。
• SVM模型训练模块：调用SVM库函数进行模型训练。
• 模型评估模块：评估模型的分类性能，例如准确率、召回率和F1值。
• 可视化模块：将分类结果可视化展示。

通过学习这份代码，您可以深入理解SVM算法的原理和实现过程，并将其应用于实际的分类任务中。