《用 Scikit-learn 构建 SVM 分类模型：从原理到实战的全流程解析》
《用 Scikit-learn 构建 SVM 分类模型：从原理到实战的全流程解析》
一、引言：为什么选择 SVM？
在机器学习的众多算法中，支持向量机（SVM）以其强大的分类能力和良好的泛化性能，在文本分类、人脸识别、医学诊断等领域广泛应用。尤其在中小规模数据集上，SVM 往往能提供比深度学习更稳定、更可解释的结果。
而 Python 的 Scikit-learn 库，则为我们提供了高效、易用的 SVM 实现接口，适合快速原型开发与教学演示。
二、SVM 简介与发展背景
SVM 最早由 Vapnik 等人在 1990 年代提出，其核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开，并最大化边界间隔。它具有以下特点：
- 强泛化能力：通过最大间隔原则提升模型鲁棒性。
- 核函数机制：可处理非线性分类问题。
- 适合小样本学习：在样本数量有限时仍能保持高精度。
随着 Python 的普及，Scikit-learn 成为 SVM 应用的主流工具之一，支持线性、非线性、多分类等多种场景。
三、项目目标与数据集选择
我们将使用经典的鸢尾花（Iris）数据集，构建一个 SVM 分类模型，识别三种鸢尾花的类别：
- Setosa <