GEE：支持向量机（SVM）分类参数说明和官方案例

**GEE：支持向量机（SVM）分类参数说明和官方案例**

**1. 支持向量机（SVM）分类概述**

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的分类算法，它通过在特征空间中找到一个超平面来实现分类。超平面是指能够将数据分成两类的线性或非线性的决策边界。

**2. SVM分类参数**

以下是GEE中的SVM分类参数：

* **kernel**:选择使用哪种核函数（Kernel Function）。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基核和高斯核。
* **degree**:对于多项式核，指定多项式的次数。
* **gamma**:对于径向基核和高斯核，指定核函数中涉及到的一些参数。
* **C**:控制错误分类样本点的惩罚程度。C越大，意味着错误分类样本点将被严厉地惩罚。
* **class_weight**:指定类别权重。如果某个类别的样本数量较少，可以通过设置相应的权重来提高该类别的重要性。

**3. SVM分类官方案例**

以下是使用GEE中的SVM分类算法进行分类的示例代码：

# 导入必要的库from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import svm# 加载数据集iris = datasets.load_iris()
X = iris.datay = iris.target# 将数据集分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练模型clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集y_pred = clf.predict(X_test)

#评估模型性能print("准确率：", clf.score(X_test, y_test))

from sklearn.model_selection import GridSearchCVparam_grid = {
 'kernel': ['linear', 'rbf'],
 'C': [1,10],
}

grid_search = GridSearchCV(estimator=svm.SVC(), param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("最佳参数：", grid_search.best_params_)
print("最佳准确率：", grid_search.best_score_)

# 使用最佳参数训练模型best_clf = grid_search.best_estimator_
best_clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = best_clf.predict(X_test)
print("准确率：", best_clf.score(X_test, y_test))