支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。它通过寻找最优超平面来区分不同类别，同时具有出色的泛化能力。🎯
首先，让我们理解SVM的核心原理：SVM通过最大化分类边距（margin）来选择最佳决策边界。当数据线性不可分时，它会借助核函数（如RBF或多项式核）将数据映射到高维空间以实现线性可分性。🧐
接下来，用Python实践这一理论！我们可以利用`scikit-learn`库轻松构建SVM模型。以下是分类任务的示例代码：
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
创建并训练SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear')
svm_model.fit(X_train, y_train)
模型评估
accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
print(f"准确率: {accuracy:.2f}")
```
类似的逻辑也适用于回归任务，只需将`SVC`替换为`SVR`即可。💻
无论是处理复杂分类还是预测问题，SVM都能提供可靠解决方案。💪不断尝试，探索更多可能性吧！🚀