SVM模型可能會被不少企業(yè)棄用，但實際上，在中等數(shù)據(jù)集的分類算法，SVM模型的作用可能是優(yōu)于其他算法的。這篇文章里，作者分享了SVM模型的應(yīng)用步驟和優(yōu)劣勢等方面，一起來看一下。

很久沒有聊算法了，我們來聊一個比較特殊的一個算法——支持向量機(jī)。

由于它在金融市場預(yù)測，圖像識別太過于實用，但不太好理解，一兩句話不太好概括，我們先用一個很簡單的故事來開頭吧~

一、趣解SVM

想象一下，你在一個聚會中，需要將愛喝茶的人和愛喝咖啡的人分成兩個不同的小組。

支持向量機(jī)的工作就像是找到最好的一條線或者路徑，將兩種不同口味的人群盡可能準(zhǔn)確和公平地分開。

而這條線或者路徑是這樣選出來的：它不僅要分開這兩伙人，還要盡可能遠(yuǎn)離每一邊最靠近中間的“關(guān)鍵”人物，也就是“支持向量”。

因為這樣即使有些人稍微改變了一點位置（也就是數(shù)據(jù)的變化），這條分界線依然穩(wěn)健地把大家分開，不會因為一點小小的變化就混亂。

在真實的數(shù)據(jù)分析中，這種情況可能會更加復(fù)雜，因為人們的口味可能不只是茶和咖啡那么簡單，還有時候人群分布可能在空間中是彎彎曲曲，不是一條直線就能簡單分隔的。

這時，SVM展現(xiàn)出了它的魔法——它能通過數(shù)學(xué)的手段把這些復(fù)雜的群體“提升”到另一個看起來我們頭發(fā)都要亂了的空間（所謂的高維空間），然后在那里找到一種看似復(fù)雜實則有序的方法，把它們分開。

之后，SVM又能把這種分法“還原”回我們的正常視角，讓我們看到一個在我們這個空間也能工作的聰明分法。

總而言之，支持向量機(jī)就是一個用來分類的超級英雄，它能夠找到一種即使在很多復(fù)雜情況下也能表現(xiàn)得很好的方法，將不同類型的數(shù)據(jù)分隔開來。

二、支持向量機(jī)的算法原理

支持向量機(jī)（SVM）是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中的結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則設(shè)計的，目的是尋找到最佳的泛化能力。

SVM在訓(xùn)練時提取數(shù)據(jù)中的支持向量，即距決策界限最近的幾個數(shù)據(jù)點，用這些點來確定最終的決策函數(shù)。

核心問題在于如何確定最佳的劃分超平面。SVM通過引入拉格朗日乘子法轉(zhuǎn)化問題，將其變成一個優(yōu)化問題，使得分類間隔最大化。

這樣做的直觀理解是最大化分類邊界附近無數(shù)據(jù)區(qū)域的寬度，以冗余的方式增強(qiáng)模型的泛化能力，減小在未見實例上出錯的概率。

關(guān)鍵的創(chuàng)新之處在于：

1. 最大化決策邊界的間距：尋找分隔數(shù)據(jù)集中的不同類別的決策邊界時，SVM試圖最大化最近的點到邊界的距離，以提高新數(shù)據(jù)點分類的準(zhǔn)確性。
2. 支持向量：決策邊界的位置由距離邊界最近的數(shù)據(jù)點決定，這些點稱為支持向量，它們是構(gòu)建SVM模型的關(guān)鍵。
3. 核技巧：當(dāng)數(shù)據(jù)無法被直線（或平面）分隔時，SVM利用核技巧將數(shù)據(jù)映射到更高的維度，使其分割變得可能。

總之，支持向量機(jī)也可以被理解為一種找到數(shù)據(jù)間最大間隔的方法，它具有不僅分隔數(shù)據(jù)還能夠優(yōu)雅地處理數(shù)據(jù)中的微小變動的能力。

通過核技巧和支持向量，它可以處理高度復(fù)雜和非線性的數(shù)據(jù)集，使其成為應(yīng)對現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的強(qiáng)有力的工具。

三、支持向量機(jī)算法的應(yīng)用步驟

在將SVM應(yīng)用于實際問題解決時，一系列的步驟需要被仔細(xì)執(zhí)行以保證模型表現(xiàn)的優(yōu)越性。下面是SVM算法應(yīng)用過程中的關(guān)鍵步驟：

第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理（通用）

在應(yīng)用SVM前，首先需要收集并準(zhǔn)備相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可能包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲和不相關(guān)的數(shù)據(jù)點），數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如特征縮放確保不同特征在相近的數(shù)值范圍），以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

第二步：選擇核函數(shù)

根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性選擇合適的核函數(shù)，是SVM核心的步驟之一。如果數(shù)據(jù)集線性可分，可以選擇線性核；對于非線性數(shù)據(jù)，可以選擇如徑向基函數(shù)（RBF）核或多項式核來增加數(shù)據(jù)維度并發(fā)掘復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。

第三步：參數(shù)優(yōu)化

優(yōu)化SVM的參數(shù)（例如C參數(shù)和核參數(shù)）對模型的性能有著直接的影響。C參數(shù)決定數(shù)據(jù)點違反間隔的程度的容忍性，而核參數(shù)（如RBF核的γ參數(shù)）控制了數(shù)據(jù)映射到高維空間后的分布。

第四步：訓(xùn)練SVM模型

使用選定的核函數(shù)和優(yōu)化后的參數(shù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練SVM模型。在這個階段，算法將學(xué)習(xí)劃分不同類別的最佳超平面，并確定支持向量。

第五步：模型評估（通用）

利用測試集來評估SVM模型的表現(xiàn)。常見的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。評估結(jié)果可以幫助我們了解模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。

第六步：模型部署與監(jiān)控（通用）

最后一步是將訓(xùn)練好的SVM模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并實施持續(xù)監(jiān)控。在模型部署過程中，需要確保實時數(shù)據(jù)的格式與訓(xùn)練時一致，并對模型進(jìn)行定期評估以適應(yīng)可能的數(shù)據(jù)或環(huán)境變化。

四、支持向量機(jī)算法的優(yōu)缺點

優(yōu)點：

有效性：對于中等大小的數(shù)據(jù)集，SVM通常能夠提供高精度的解決方案，尤其是在處理高維度數(shù)據(jù)時。它對于特征的數(shù)量比樣本數(shù)量多的情況下仍然表現(xiàn)良好。

靈活性：憑借核技巧，SVM能夠通過合適的核函數(shù)解決各種類型的數(shù)據(jù)關(guān)系，并且可以進(jìn)行復(fù)雜的非線性分類。

泛化能力：SVM旨在最大化決策邊界的邊緣，這往往導(dǎo)致更好的泛化，減少了過擬合的風(fēng)險。

魯棒性：通過適當(dāng)選擇正則化參數(shù)C，SVM能夠處理存在噪聲的數(shù)據(jù)并忽略掉離群點的影響。

缺點：

1. 訓(xùn)練時間：當(dāng)數(shù)據(jù)集非常大時，訓(xùn)練SVM模型需要的時間可能會比較長，這主要是因為SVM需要解決優(yōu)化問題來確定支持向量。
2. 參數(shù)調(diào)整：SVM的性能在很大程度上依賴于核函數(shù)的選擇和參數(shù)的設(shè)定（如C和γ）。
3. 結(jié)果解釋性：與決策樹和貝葉斯分類器等算法相比，SVM模型并不那么直觀易懂。它作為一個黑箱模型，解釋性受限。

最后的話

SVM模型分類的解釋性差和不可控性較大，被很多公司棄用，但實際在中等數(shù)據(jù)集的分類算法中，它的作用要優(yōu)于邏輯回歸和KNN算法。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油。