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支持向量机（SVM）是一组用于分类， 回归和异常值检测的监督学习方法。

支持向量机的优点是：

• 在高维空间有效。
• 在维度数量大于样本数量的情况下仍然有效。
• 在决策功能（称为支持向量）中使用训练点的子集，因此它也是内存有效的。
• 多功能：可以为决策功能指定不同的内核函数。提供通用内核，但也可以指定自定义内核。

支持向量机的缺点包括：

• 如果特征数量远远大于样本数量，则该方法可能会导致较差的性能。
• 支持向量机不直接提供概率估计，这些是使用昂贵的五重交叉验证计算的（参见下面的支持向量机不直接提供概率估计，这些是使用昂贵的五-折交叉验证计算的（参见下面的分数和概率）。

scikit学习中的支持向量机支持密集（numpy.ndarray可转换为numpy.asarray）和稀疏（任意scipy.sparse）样本向量作为输入。然而，为了使用SVM对稀疏数据进行预测，它必须符合这些数据。为了获得最佳性能，请使用C-ordered numpy.ndarray（密集）或 scipy.sparse.csr_matrix（稀疏）dtype=float64。

分类

SVC，NuSVC并且LinearSVC是能够对数据集执行多类分类的类。

SVC并且NuSVC是类似的方法，但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式（参见数学公式）。另一方面，LinearSVC对于线性内核的情况，是支持向量分类的另一个实现。请注意， LinearSVC不接受关键字kernel，因为这被假定为线性的。它还缺少一些成员 SVC和NuSVC一样support_。

作为其它分类器，SVC，NuSVC和 LinearSVC作为输入的两个阵列：大小的数组X 保持训练样本，类别标签（字符串或整数），大小的量阵列y ：[n_samples, n_features][n_samples]

>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
    tol=0.001, verbose=False)

装配后，可以使用该模型来预测新值：

>>> clf.predict([[2., 2.]])
array([1])

支持向量机的决策功能取决于训练数据的一些子集，称为支持向量。这些支持向量的一些属性可以在成员support_vectors_中找到，support_并且 n_support：

>>> # 获取支持向量
>>> clf.support_vectors_
array([[ 0.,  0.],
       [ 1.,  1.]])
>>> # 获取支持向量的索引
>>> clf.support_ 
array([0, 1]...)
>>> # 得到支持向量的每个分类的number
>>> clf.n_support_ 
array([1, 1]...)

多类分类

SVC并NuSVC实施“一对一”的方法（Knerr等，1990）进行多类分类。如果n_class是类的数量，那么构造 n_class * (n_class - 1) / 2 【补充说明：两两组合，可以百度查询：组合数公式】 个分类器，并且从两个类中构建每个训练数据。 为了提供与其他分类器的一致的界面，decision_function_shape选项允许将“一对一”分类器的结果聚合到shape  (n_samples, n_classes) 的决策函数：

>>> X = [[0], [1], [2], [3]]
>>> Y = [0, 1, 2, 3]
>>> clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
>>> clf.fit(X, Y) 
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape='ovo', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
    tol=0.001, verbose=False)
>>> dec = clf.decision_function([[1]])
>>> dec.shape[1] # 4 classes: 4*3/2 = 6
6
>>> clf.decision_function_shape = "ovr"
>>> dec = clf.decision_function([[1]])
>>> dec.shape[1] # 4 classes
4

另一方面，LinearSVC实施“一对一”的多类策略，从而训练n_class模型。如果只有2类，只有一个模型被训练：

>>> lin_clf = svm.LinearSVC()
>>> lin_clf.fit(X, Y) 
LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True,
     intercept_scaling=1, loss='squared_hinge', max_iter=1000,
     multi_class='ovr', penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001,
     verbose=0)
>>> dec = lin_clf.decision_function([[1]])
>>> dec.shape[1]
4

有关决策函数的完整描述，请参阅数学公式。

请注意，LinearSVC它还实现了一个替代的多类策略，即由Crammer和Singer制定的所谓的多类SVM，通过使用该选项multi_class='crammer_singer'。这种方法是一致的，这对于一对其余分类是不正确的。在实践中，一对其余分类通常是首选的，因为结果大部分是相似的，但运行时间明显较少。

对于“一对其余” LinearSVC，属性coef_和intercept_分别具有形状[n_class，n_features]和[n_class]。 系数的每一行对应于n_class中的一个，许多“一对其余”分类器，并且类似于截距，按照“一”类的顺序。

在“一对一”SVC的情况下，属性的布局有一点更多的参与。 在具有线性内核的情况下，coef_和intercept_的布局类似于上述描述的LinearSVC，除了coef_的形状是[n_class * (n_class - 1) / 2, n_features]，对应于 许多二进制分类器。0到n级的顺序为“0 vs 1”，“0 vs 2”，...“0 vs n”，“1 vs 2”，“1 vs 3”，“1 vs n” 。。“n-1 vs n”。

double_coef_的形状是[n_class-1，n_SV]，有点难以把握布局。 列对应于任何 n_class * (n_class - 1) / 2 “一对一”分类器中涉及的支持向量。 每个支持向量在n_class - 1分类器中使用。 每行中的n_class - 1个条目对应于这些分类器的双重系数。

这可以通过一个例子更清楚：

考虑一个三级问题与具有0级三个支撑矢量 和第1类和具有两个支持向量2 和分别。对于每个支持向量，有两个双重系数。让我们把支持向量的系数中类之间的分类和 。然后dual_coef_看起来像这样：

 

		0级SV的系数
		1类SV的系数
		2类SV的系数

分数和概率

该SVC方法decision_function为每个样本提供每个类别的分数（或二进制数据中每个样本的单个分数）。当构造函数选项probability设置为True，启用类成员概率估计（来自方法predict_proba和predict_log_proba）。在二进制的情况下，使用Platt比例来校正概率：对SVM分数进行逻辑回归，通过对训练数据的附加交叉验证进行拟合。在多类案例中，根据Wu et al。（2004年）。

不用说，Platt扩展涉及的交叉验证是大型数据集的昂贵操作。此外，概率估计可能与分数不一致，在分数的“argmax”可能不是概率的argmax的意义上。（例如，在二进制分类中，样本可以被标记predict为属于具有根据的概率<1/2的类predict_proba。）Platt的方法也被称为具有理论问题。如果需要信心分数，但这些不一定是概率，那么建议设置probability=False 和使用decision_function而不是predict_proba。

提示
参考文献: Wu, Lin and Weng, “Probability estimates for multi-class classification by pairwise coupling”, JMLR 5:975-1005, 2004.

不平衡问题

在需要更加重视某些类别或某些个人样本关键字class_weight并 sample_weight可以使用的问题中。

SVC（但不是NuSVC）class_weight在fit方法中实现一个关键字 。它的形式的字典 ，其中值是浮点数> 0，则设置参数类的到。{class_label : value}Cclass_labelC * value

SVC，NuSVC，SVR，NuSVR和 OneClassSVM也实施在方法个体样本的权重 fit，通过关键字sample_weight。类似于class_weight这些，将C第i个示例的参数设置为。C * sample_weight[i]

回归

支持向量分类的方法可以扩展到解决回归问题。这种方法称为支持向量回归。

由支持向量分类产生的模型（如上所述）仅取决于训练数据的一部分，因为用于构建模型的成本函数不在于超出边际的训练点。类似地，由支持向量回归产生的模型仅取决于训练数据的子集，因为构建模型的成本函数忽略了接近模型预测的任何训练数据。

有支持向量回归的三种不同的实现方式： SVR，NuSVR和LinearSVR。LinearSVR 提供比SVR更快的实现，但只考虑线性内核，而NuSVR实现与SVR和LinearSVR略有不同的方式。有关详细信息，请参阅 实施细节。

与分类类一样，拟合方法将作为参数向量X，y，只有在这种情况下，y预期具有浮点值而不是整数值：

>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [2, 2]]
>>> y = [0.5, 2.5]
>>> clf = svm.SVR()
>>> clf.fit(X, y) 
SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.1, gamma='auto',
    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict([[1, 1]])
array([ 1.5])

例子：

• 支持向量回归（SVR），使用线性和非线性内核

密度估计，新奇检测

一类SVM用于新颖性检测，即给定一组样本，它将检测该集合的软边界，以便将新点归类为属于该集合。调用实现这个的类OneClassSVM。

在这种情况下，由于它是一种无监督的学习方法，拟合方法将仅作为输入数组X，因为没有类标签。

有关此用法的更多详细信息，请参阅新颖性和异常值检测。

例子：

• 具有非线性内核（RBF）的一类SVM
• 物种分布建模

复杂性

支持向量机是强大的工具，但是它们的计算和存储需求随着训练向量的数量的增加而迅速增加。SVM的核心是二次规划问题（QP），将支持向量与剩余的训练数据进行分离。求解器使用这个QP LIBSVM为基础的执行之间的尺度以及 对如何有效地根据libsvm的缓存在实践中（数据集依赖）使用。如果数据非常稀疏，则应该用样本向量中的非零特征的平均数来代替。

还要注意，对于线性情况，liblinear实现使用的 算法比其基于libsvm的LinearSVC对等效率要高得多，并且可以几乎线性地扩展到数百万个样本和/或特征。SVC

实用窍门

• 避免数据复制：对SVC，SVR，NuSVC和 NuSVR，如果通过一定的方法将数据不是C有序连续的，而双精度，它会调用底层的C实现之前复制。您可以通过检查其flags属性来检查给定的numpy数组是否为C 连续的。

  对于LinearSVC（和LogisticRegression）作为numpy数组传递的任何输入将被复制并转换为liblinear内部稀疏数据表示（非零组件的双精度浮点数和int32索引）。如果你想要适合一个大规模的线性分类器，而不需要复制一个密集的数字C连续的双精度数组作为输入，我们建议使用SGDClassifier该类。目标函数可以配置为与LinearSVC 模型几乎相同。

• 内核缓存大小：对SVC，SVR，nuSVC和 NuSVR，内核缓存的大小有较大的问题，在运行时间有很大的影响。如果您有足够的RAM可用，建议设置cache_size为比默认值200（MB）更高的值，例如500（MB）或1000（MB）。

• 设置为C：C是1在默认情况下，这是一个合理的默认选择。如果你有很多嘈杂的观察结果，你应该减少它。它对应于更多的估计。

• 支持向量机算法不是尺度不变量，因此强烈建议您扩展数据。例如，将输入向量X上的每个属性缩放到[0,1]或[-1，+ 1]，或将其标准化为平均值0和方差1.注意，必须将相同的缩放应用于测试向量获得有意义的结果。有关缩放和归一化的更多详细信息，请参见 预处理数据。

• 参数nu在NuSVC/ OneClassSVM/ NuSVR 近似训练误差和支持向量的分数。

• 在SVC，如果用于分类的数据不平衡（例如，许多正数和少量负数），请设置class_weight='balanced'和/或尝试不同的惩罚参数C。

• 底层LinearSVC实现使用随机数生成器来在拟合模型时选择特征。因此，相同输入数据的结果略有不同，因此并不罕见。如果发生这种情况，请尝试使用较小的tol参数。

• 使用提供的L1惩罚产生稀疏解，即只有特征权重的子集不同于零，并有助于决策函数。增加产量是一个更复杂的模型（选择更多的特征）。可以使用产生“零”模型（所有权重等于零）的值。LinearSVC(loss='l2', penalty='l1', dual=False)CCl1_min_c

内核函数

该内核函数可以是任何如下：

• 线性：。
• 多项式：。 由关键字degree，by 指定coef0。
• RBF： 。由关键字指定gamma，必须大于0。
• sigmoid（），其中指定coef0。

初始化时，关键字内核指定不同的内核：

>>> linear_svc = svm.SVC(kernel='linear')
>>> linear_svc.kernel
'linear'
>>> rbf_svc = svm.SVC(kernel='rbf')
>>> rbf_svc.kernel
'rbf' 

自定义内核

您可以通过将内核作为python函数或通过预计算Gram矩阵来定义自己的内核。

具有自定义内核的分类器的行为方式与其他任何分类器相同，不同之处在于：

• 字段support_vectors_现在是空的，只有支持向量的索引被存储support_
• fit() 存储方法中第一个参数的引用（而不是副本）以供将来参考。如果该数组在使用之间发生变化fit()，predict()您将会有意想不到的结果。

使用Python函数作为内核

>>> import numpy as np
>>> from sklearn import svm
>>> def my_kernel(X, Y):
...     return np.dot(X, Y.T)
...
>>> clf = svm.SVC(kernel=my_kernel)

例子：

• 具有定制内核的SVM

使用格拉姆矩阵 

kernel='precomputed'在fit方法中设置并传递Gram矩阵而不是X。此时，必须提供所有训练向量和测试向量之间的内核值。

>>> import numpy as np
>>> from sklearn import svm
>>> X = np.array([[0, 0], [1, 1]])
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC(kernel='precomputed')
>>> # linear kernel computation
>>> gram = np.dot(X, X.T)
>>> clf.fit(gram, y) 
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto',
    kernel='precomputed', max_iter=-1, probability=False,
    random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
>>> # predict on training examples
>>> clf.predict(gram)
array([0, 1])

RBF内核的参数

当与训练的SVM 径向基函数（RBF）内核，两个参数必须考虑：C和gamma。C所有SVM内核通用的参数都是根据决策表面的简单性，对训练样本进行错误分类。低水平C使得决策表面平滑，而高度C旨在正确地分类所有培训示例。 gamma定义单个训练样本的影响程度。更大的gamma是，其他更多的例子必须受到影响。

的正确选择C和gamma是对SVM的性能至关重要。其中一个建议使用sklearn.model_selection.GridSearchCV与 C和gamma相隔很远成倍选择良好的价值观。

例子：

• RBF SVM参数

数学公式

支持向量机在高或无限维空间中构建超平面或一组超平面，可用于分类，回归或其他任务。直观地，通过与任何类别的最接近的训练数据点（所谓的功能余量）具有最大距离的超平面实现良好的分离，因为通常越大的边界越小，分类器的泛化误差越低。

SVC 

给定的训练矢量，I = 1，...，N，在两班，和一个矢量，SVC解决了以下主要问题：

它的双重是

其中是所有那些的载体，是上界， 是一个由半正定矩阵， 其中 是内核。这里训练向量通过该函数隐含地映射成更高（可能是无限的）维空间。

决策功能是：

这个参数可以通过成员访问dual_coef_ 保持所述产品，support_vectors_其保持支撑载体和intercept_保持该独立术语：

NuSVC 

我们引入一个新的参数来控制支持向量和训练误差的数量。参数是训练误差分数和支持向量分数下限的上限。

可以显示-SVC制剂是-SVC的重新配制，因此在数学上是等效的。

SVR 

给定训练向量i = 1，...，n，矢量 -SVR解决了以下原始问题：

它的双重是

其中是所有那些的载体，是上界， 是一个由半正定矩阵，  是内核。这里训练向量通过该函数隐含地映射成更高（可能是无限的）维空间。

决策功能是：

这些参数可以通过成员访问dual_coef_ ，其保持的差，support_vectors_其保持支撑载体和intercept_保持该独立术语

实现细节

在内部，我们使用libsvm和liblinear来处理所有的计算。这些库使用C和Cython包装。