支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项，因变量为‘是否吸烟’，‘是否吸烟’仅包括两项，吸烟和不吸烟。那么该5个特征项对于‘是否吸烟’的分类情况的作用关系研究，则称为‘二分类模型’，但事实上很多时候标签项(因变量Y)有很多个类别，比如某个标签项Y为‘菜系偏好’，中国菜系有很多，包括川菜、鲁菜、粤菜、闽菜、苏菜、浙菜、湘菜和徽菜共计8类，此时则需要进行‘多分类决策函数’转化，简单理解为两两类别（8个中任意选择2）分别建立SVM模型，然后进行组合使用。
机器学习算法常见算法中包括决策树、随机森林、贝叶斯等，上述均有良好的可解释性，比如决策树是将特征按分割点不停地划分出类别，随机森林是多个决策树模型，贝叶斯模型是利用贝叶斯概率原理进行计算。与上述不同，支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解，而此最优解是一个空间平面，此空间平面可以结合特征项，将‘吸烟’和‘不吸烟’两类完全地分开，寻找该空间平面即是支持向量机的核心算法原理。
支持向量机的计算原理复杂，但对其通俗地理解并不复杂，只需要知道其需要求解出‘空间平面’，该‘空间平面’可以把不同的标签项(因变量Y)类别特别明显的划分开即可。类似其它机器学习算法，支持向量机的构建步骤上，一般也需要先对数据进行量纲化处理、设置训练数据和测试数据比例、设置相关参数调优，最终实现在训练数据上有着良好表现，并且测试数据上也有着良好表现即可。
支持向量机模型案例
1 背景
本部分支持向量机使用的‘鸢尾花分类数据集’进行案例演示，其共为150个样本，包括4个特征属性（4个自变量X），以及标签（因变量Y）为鸢尾花卉类别，共包括3个类别分别是刚毛鸢尾花、变色鸢尾花和弗吉尼亚鸢尾花（下称A、B、C三类）。
2 理论
支持向量机模型的原理上，其可见下图。
比如红色表示“吸烟”，黄色表示“不吸烟”，那么如何找到一个平面最大化的将两类群体分开，如上图所示，分开有很多种方式，左侧也可以分开，右侧也能分开。但明显的，右侧会“分的更开”，因而如何寻找到这样的一个空间平面，让标签项各类别最为明显的分开，此算法过程即为支持向量机。将点分开时，离平面最近的点要尽可能的远，比如右侧时A点和B点离平面最近，那么算法需要想办法让该类点尽可能地远离平面，这样就称为“分的更好”。左侧时挨着平面最近的两个点离平面太近，所以右侧的分类更好。
与此同时，理论上可以找到‘空间平面’，将点彻底完全地分开，但此种情况并没有用，因为它只是数学上彻底地分开，但对真实数据业务并没有帮助，与此同时，数学计算上如果尽可能地让点分开，那么很容易出现‘过拟合’现象，即训练数据时模型构建完美，但测试数据上的表现糟糕，因而通过可对此类情况进行惩罚，即设置‘误差项惩罚系数值’。另外，为构建出空间平面，还需要使用到非线性函数，SVM模型时称‘核函数’,其用用于将特征从低维（比如二维XY轴平面）向高维空间转换，并且对其进行一定参数设置，以寻找较优模型。
结合支持向量机的原理情况，其涉及以下参数，如下：
上述参数中，误差项惩罚系数是一个惩罚值，该值越大时训练数据越容易表现良好，但越容易产生‘过拟合’现象。参数调整时，如果发现有‘过拟合’情况，建议将该值往下设置，SPSSAU默认该值为1（已经较小）。核函数是SVM算法时，将低维向高维转化的‘助手’，建议设置方式如下：
核函数系数值（也称Gamma值），其意义相对较小，通常使用默认值即可；
核函数最高次幂：如果使用多项式核函数时，最高次幂越大，模型效果越好，但更容易带来‘过拟合’问题，建议设置为2、3或者4进行对比比（默认该值为3）；
多分类决策函数：基础的的SVM只处理二分类问题，如果标签项（因变量Y）有多个类别，比如8大菜系共8个类别时，那么算法上有两种方式，第1种是每个类别与余下类别（作为反例）建立1个SVM然后整合（共计建立8个SVM），即ovr法（1对其余法），还有一种方式是两两配对法即ovo法，8个类别形成8*(8-1)/2=28个配对组合，即进行28次SVM然后整合，该项默认值为ovr法。
最后：模型收敛参数值和最大迭代次数这两项，其为算法内部迭代求最优解的参数值，正常情况下不用设置。
3 操作
本例子操作如下：
训练集比例默认选择为:0.8即80%（150*0.8=120个样本）进行训练支持向量机模型，余下20%即30个样本(测试数据)用于模型的验证。需要注意的是SVM时涉及距离计算，因而需要对特征进行量纲处理，通常量纲处理方式为正态标准化，此处理目的是让数据保持一致性量纲。当然也可使用其它的量纲方式，比如区间化，归一化等。
接着对参数设置如下：
误差项惩罚系数值为1，如果希望训练集数据有着更好的表现，则可将其设置更高，但一定需要注意此时测试集的效果情况，否则就会出现‘过拟合’现象。本案例数据仅4个特征X，训练数据量为120个，因而使用高斯核较为适合，核函数系数值默认。多分类决策函数上使用ovr（即一对多余法），这样会减少运行时间加快运行速度。模型收敛参数和最大迭代次数保持默认值。
4 SPSSAU输出结果
SPSSAU共输出5项结果，依次为基本信息汇总，训练集或测试集模型评估结果，测试集结果混淆矩阵，模型汇总表和模型代码，如下说明：
上述表格中，基本信息汇总展示出因变量Y（标签项）的分类分布情况，模型评估结果（包括训练集或测试集）用于模型的拟合效果判断，尤其是测试集的拟合效果，以及提供测试集数据的混淆矩阵结果；模型汇总表格将各类参数值进行汇总，并且在最后附录SVM模型构建的核心代码。
5文字分析
接下来针对最重要的模型拟合情况进行说明，如下表格：
上表格中分别针对训练集和测试集，提供四个评估指标，分别是精确率、召回率、f1-scrore、准确率，以及平均指标和样本量指标等，如下表格说明：
具体上述具体指标的解读，可见决策树模型帮助手册，通常使用F1-score值进行评估即可，训练数据时f1-score值为0.96，并且测试集数据也保持着0.94高分，二者比较接近，因而意味着应该不存在‘过拟合’现象，而且模型良好。
接着进一步查看测试数据的‘混淆矩阵’，即模型预测和事实情况的交叉集合，如下图：
‘混淆矩阵’时，右下三角对角线的值越大越好，其表示预测值和真实值完全一致。上图中仅B类中2个样本被判断成C类，其余全部正确，意味着本次支持向量机模型在测试数据上表现良好。最后SPSSAU输出模型参数信息值，如下表格：
上述参数信息仅为再次输出汇总，并无其它目的，最后SPSSAU输出使用python中slearn包构建本次支持向量机模型的核心代码如下：
model = svm.SVC(C=1.0, kernel=rbf, gamma=scale, tol = 0.001, max_iter=2000, decision_function_shape=ovr)
model.fit(x_train, y_train)
6 剖析
涉及以下几个关键点，分别如下：
- 支持向量机模型时是否需要标准化处理?
一般建议是进行标准化处理，因为SVM模型时涉及距离计算，需要量纲化数据处理，通常使用正态标准化处理方式即可。 - 保存预测值
保存预测值时，SPSSAU会新生成一个标题用于存储模型预测的类别信息，其数字的意义与模型中标签项(因变量Y)的数字保持一致意义。 - SPSSAU进行支持向量机模型构建时，自变量X（特征项）中包括定类数据如何处理?
支持向量机模型时本身并不单独针对定类数据处理，如果有定类数据，建议对其哑变量处理后放入，关于哑变量可点击查看。
http://spssau.com/front/spssau/helps/otherdocuments/dummy.html - SPSSAU中随机模型合格的判断标准是什么?
机器学习模型中，通常均为先使用训练数据训练模型，然后使用测试数据测试模型效果。通常判断标准为训练模型具有良好的拟合效果，同时测试模型也有良好的拟合效果。机器学习模型中很容易出现‘过拟合’现象即假的好结果，因而一定需要重点关注测试数据的拟合效果。针对单一模型，可通过变换参数调优，与此同时，可使用多种机器学习模型，比如使用决策树、随机森林、神经网络等，综合对比选择最优模型。 - 支持向量机SVM更多参考资料？
更多关于SVM的资料，可通过sklearn官方手册查看，点击查看。
https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm-classification - SPSSAU进行SVM支持向量机时提示数据质量异常？
当前SVM支持分类任务，需要确保标签项（因变量Y）为定类数据，如果为定量连续数据，也或者样本量较少（或者非会员仅分析前100个样本）时可能出现无法计算因而提示数据质量异常。
标签：SVM,模型,案例,SPSSAU,拟合,平面,向量 From： https://www.cnblogs.com/spssau/p/17712466.html