💻数据科学小课堂 | SVM算法之代码实现✨

今天来聊聊机器学习中非常经典的SVM（支持向量机）算法吧！😊SVM是一种强大的分类模型，尤其擅长处理线性和非线性数据。它通过寻找最佳分割超平面，将不同类别的数据分开，力求最大化分类间隔，从而提高模型的泛化能力。

那么，如何用Python实现SVM呢？🚀让我们一起动手！首先需要安装`scikit-learn`库，它是Python机器学习的神器之一。然后，导入必要的模块，加载数据集，接着实例化SVM模型并训练数据。最后，评估模型性能，看看它是否能准确预测新数据。

以下是简化版的代码示例：

```python

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

加载数据

data = datasets.load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)

创建SVM模型

model = SVC(kernel='linear') 可尝试其他核函数如'poly', 'rbf'

model.fit(X_train, y_train)

预测与评估

predictions = model.predict(X_test)

print("预测结果:", predictions)

```

是不是很简单？🌟快来试试吧！掌握SVM，让你的数据分析技能更上一层楼！💪

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