支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。今天，让我们一起通过一个简单的实例来了解如何用Python实现SVM分类器！💻

首先，我们需要准备数据集。可以使用经典的鸢尾花（Iris）数据集，它包含三种不同类型的鸢尾花样本及其特征值。导入必要的库如`numpy`、`pandas`和`sklearn`后，加载数据并进行预处理，比如去除缺失值或标准化特征值。清洗后的数据将更准确地反映模型性能。🌱

接着，划分训练集与测试集，通常采用8:2的比例。然后选择`sklearn.svm.SVC`构建SVM模型，设置核函数为默认的RBF核。通过调参优化参数C（正则化强度）和gamma（核系数），提升模型泛化能力。训练完成后，用测试集验证模型效果，查看准确率、召回率等指标。📊

最后，可视化决策边界，直观感受分类结果。如果你对编程感兴趣，不妨动手试试吧！✨

机器学习 SVM Python