支持向量机SVM
- SVM的工作原理及分类
- 支持向量机的原理
- 线性可分的SVM
- 非线性可分的支持向量机
- 支持向量机分类SVC
- 支持向量机回归SVR
- SVR原理
- SVR模型
- 时间序列曲线预测
SVM的工作原理及分类
支持向量机的原理
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种二类分类器，只支持两种类别的分类，不过在一些场合下可以将多个SVM串联起来，达到多分类的目的。其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，学习策略就是使间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
简单来说，就是寻找一个分界超平面（如果数据是二维的，则是线；如果数据是三位的，则是平面；如果是三维以上，则是超平面），对于超平面的公式
传统的方式是使用最小二乘错误法，利用平方和值趋于最小寻找最优超平面，SVM算法的思路与传统的最小二乘法的思路不同，它所定义的分界面有两个特点：
第一，它夹在两类样本点之间；第二，两类样本点中所有“离它最近的点”都尽可能的远。
支持向量：就是离最优分类平面最近的离散点
线性可分的SVM
为什么考虑讲个最大？
一个点距离分离超平面的远近可以表示分类预测的确信度，近的确信度高，所以SVM的目标是寻找一个超平面，使得离超平面较近的异类点之间能有更大的间隔，即不必考虑所有的样本点，只需让球的的超平面使得离它最近的点间隔最大。
怎么计算间隔？
非线性可分的支持向量机
线性不可分意味着某些样本点不能满足间隔大于1的条件 引入一个松弛变量
使得间隔加上松弛变量大于等于，
其中，C>0为惩罚参数，C值大时对误分类的惩罚增大，C值小时对二误分类的惩罚减小
凸二次规划问题
支持向量机分类SVC
在https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 网站上学习到的
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https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
def make_meshgrid(x, y, h=.02):
#创建要在其中打印的点网格
x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1
y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1
#np.arange(start,end,step)
#X, Y = np.meshgrid(x, y) 代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,
#然后将这些点的x坐标放入到X中,y坐标放入Y中,并且相应位置是对应的
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
np.arange(y_min, y_max, h))
return xx, yy
#**params，传递dictionary
#params、*params分别传递单参数、tuple
#相当于只是绘制了分区的背景板
def plot_contours(ax, clf, xx, yy, **params):
#模型预测，np.c_按行连接两个矩阵，要求行数相等
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
#contourf绘制二维颜色填充图
#contour画的是等高线中的线，而contourf画的是登高线之间的区域
out = ax.contourf(xx, yy, Z, **params) #Z和xx,yy维度相同
return out
#导入数据
iris = datasets.load_iris()
#只获取前两个特征，绘制二维图像
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
#设置惩罚参数
C = 1.0
#定义多种模型
models = (svm.SVC(kernel='linear', C=C),
svm.LinearSVC(C=C),
svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C=C),
svm.SVC(kernel='poly', degree=3, C=C))
#循环拟合模型
models = (clf.fit(X, y) for clf in models)
titles = ('SVC with linear kernel',
'LinearSVC (linear kernel)',
'SVC with RBF kernel',
'SVC with polynomial (degree 3) kernel')
plt.figure(1)
#设置3*2画布
fig, sub = plt.subplots(2, 2)
#设置子图之间的空间保留的宽度和高度
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)
X0, X1 = X[:, 0], X[:, 1]
xx, yy = make_meshgrid(X0, X1)
#循环绘图
#sub.flatten()后只需要用0，1，2，3…记录位置，不使用此函数需要用坐标表示
for clf, title, ax in zip(models, titles, sub.flatten()):
plot_contours(ax, clf, xx, yy,
cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
#cmap指定点颜色，edgecolors指定点的边界颜色，'k'黑色边框
ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k')
ax.set_xlim(xx.min(), xx.max())
ax.set_ylim(yy.min(), yy.max())
ax.set_xlabel('Sepal length')
ax.set_ylabel('Sepal width')
ax.set_xticks(())
ax.set_yticks(())
ax.set_title(title)
plt.show()
支持向量机回归SVR
SVR是SVM的重要应用分支。SVR回归就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。
SVR原理
SVR是SVM的一种运用，基本的思路是一致，除了一些细微的区别。使用SVR作回归分析，与SVM一样需要找到一个超平面，不同的是:在SVM中要找出一个间隔最大的超平面，而在SVR中是定义一个ε
如5-7图所示，定义虚线内区域的数据点的残差为0,而虚线区域外的数据点(支持向量)到虚线的边界的距离为残差（ξ）与线性模型类似，希望这些残差(ξ) 最小(Minimize)。所以大致上来说，SVR就是要找出一个最佳的条状区域(2ε宽度)，再对区域外的点进行回归。
对于非线性的模型，与SVM样使用核函数(kermel function)映射到特征空间，然后再进行回归。
SVR模型
构建SVR模型主要使用sklearn.svm包下的SVR()函数
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt
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生成样本数据，使用随机生成函数
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#np.random.rand(n,m)生成n行m列的服从“0~1”均匀分布的随机样本值
X = np.sort(5*np.random.rand(40,1),axis=0) #axis=0按列排序
#获取X的sin值，ravel表示转换成行（无论多少行都变为一行）
y = np.sin(X).ravel() # ravel()消除了组内的[]
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使用SVR()函数拟合回归模型
sklearn.svm.SVR（kernel ='rbf'，degree = 3，gamma ='auto_deprecated'，coef0 = 0.0，
tol = 0.001，C = 1.0）
kernel ：指定要在算法中使用的内核类型
degree ：多项式核函数的次数（'poly'）。被所有其他内核忽略
gamma ：'rbf'，'poly'和'sigmoid'的核系数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，
gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。
支持向量的个数影响训练与预测的速度。
coef0 ：核函数中的独立项。它只在'poly'和'sigmoid'中很重要。
tol ： 容忍停止标准。
C ：错误术语的惩罚参数C，默认1。
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#选用高斯核函数
svr_rbf = SVR(kernel = 'rbf',C = 1e3,gamma=0.1) #这里使用的1e3 = 1000.0
svr_rbf2 = SVR(kernel = 'rbf',C = 1e3,gamma=1.0)
svr_rbf3 = SVR(kernel = 'rbf',C = 1e3,gamma=10)
#选用线性核函数
svr_lin = SVR(kernel = 'linear',C = 1e3)
#选用多项式核函数
svr_poly = SVR(kernel = 'poly',C = 1e3,degree = 2)
#拟合回归模型
y_rbf = svr_rbf.fit(X,y).predict(X)
y_rbf2 = svr_rbf2.fit(X,y).predict(X)
y_rbf3 = svr_rbf3.fit(X,y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X,y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X,y).predict(X)
#绘制图像对比
plt.scatter(X, y, color='darkorange')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', lw=2, label='rbf 0.1')
plt.plot(X, y_rbf2, color='fuchsia', lw=2, label='rbf 1.0')
plt.plot(X, y_rbf3, color='red', lw=2, label='rbf 10')
plt.plot(X, y_lin, color='c', lw=2, label='linear')
plt.plot(X, y_poly, color='cornflowerblue', lw=2, label='poly')
plt.legend()
plt.show()
时间序列曲线预测
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
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生成数据集
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N = 50
#设置随机数种子，保证每次产生的随机数相同
np.random.seed(0)
#随机产生[0,6)中的均匀分布序列并排序
#np.random.uniform(x,y,n) 随机生成[x,y)之间的n个数
#np.random.randn(n,x,y)随机生成x行y维标准正态分布的array，n个
x = np.sort(np.random.uniform(0,6,N),axis = 0)
y = 2*np.sin(x) + 0.1*np.random.randn(N)
#reshape(-1,1)中的-1代表无意义
#reshape(-1,1)代表将二维数组重整为一个一列的二维数组
x = x.reshape(-1,1)
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运用不同核函数进行支持向量机回归
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#运用高斯核函数 C = 100,gamma = 0.4
svr_rbf = SVR(kernel = 'rbf', gamma = 0.4, C = 100)
svr_rbf.fit(x,y)
#运用线性核函数
svr_lin = SVR(kernel = 'linear', C = 100)
svr_lin.fit(x,y)
#运用多项式核函数
svr_poly = SVR(kernel = 'poly', degree = 3, C = 100)
svr_poly.fit(x,y)
'''
生成测试集数据，使用使用相同的方式
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np.random.seed(0)
x_test = np.sort(np.random.uniform(0,9,N),axis = 0)
y_test = 2*np.sin(x_test) + 0.1*np.random.randn(N)
x_test = x_test.reshape(-1,1)
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预测并生成图表
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y_rbf = svr_rbf.predict(x_test)
y_lin = svr_lin.predict(x_test)
y_poly = svr_poly.predict(x_test)
#绘制图像
plt.figure(figsize = (9,8),facecolor = 'w')#figsize指定画布大小
#plt.scatter(x_test, y_test, s = 6,label = 'test data')
plt.plot(x,y,'ks',markersize = 5, label = 'train data')
plt.plot(x_test, y_test,'mo', markersize = 6,label = 'test data')
plt.plot(x_test, y_rbf,'r-', lw=2, label='RBF')
plt.plot(x_test, y_lin,'g-', lw=2, label='Linear')
plt.plot(x_test, y_poly,'b-', lw=2, label='Polynomial')
#获取支持向量,zorder整数越大，显示时越靠上
plt.scatter(x[svr_rbf.support_], y[svr_rbf.support_], s = 200, c = 'r',
marker = '*',label = 'RBF Support Vectors',zorder = 10)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('SVR')
plt.legend()
plt.show()
'''
获取预测误差
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print("高斯核函数支持向量机的平均绝对误差为：",mean_absolute_error(y_test,y_rbf))
print("高斯核函数支持向量机的均方误差为：",mean_squared_error(y_test,y_rbf))
print("线性核函数支持向量机的平均绝对误差为：",mean_absolute_error(y_test,y_lin))
print("线性核函数支持向量机的均方误差为：",mean_squared_error(y_test,y_lin))
print("多项式核函数支持向量机的平均绝对误差为：",mean_absolute_error(y_test,y_poly))
print("多项式核函数支持向量机的均方误差为：",mean_squared_error(y_test,y_poly))
'''
进一步测试SVR算法技能
选取最优参数
使用GridSearchCV()函数，它存在的意义就是自动调参，
只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。
GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=None)
estimator ：选择使用的分类器，并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。
param_grid ：需要最优化的参数的取值，值为字典或者列表。
cv ：交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。
'''
model = SVR(kernel = 'rbf')
c_can = np.linspace(105,107,10) #等间距提取数值
gamma_can = np.linspace(0.4,0.5,10)
print('c_can :',c_can)
print('gamma_can :',gamma_can)
svr_rbf_G = GridSearchCV(model,param_grid={'C' : c_can, 'gamma' : gamma_can},cv = 5)
svr_rbf_G.fit(x,y)
print('选取的最佳组合参数为：',svr_rbf_G.best_params_)
'''
预测并生成图表
'''
y_predict = svr_rbf_G.predict(x_test) #获取新的预测
sp = svr_rbf_G.best_estimator_.support_ #获取支持向量坐标
plt.figure(figsize = (9,8),facecolor = 'w')#figsize指定画布大小
plt.scatter(x[sp], y[sp], s = 200, c = 'r',marker = '*',label = 'Support Vectors',zorder = 10)
plt.plot(x_test, y_predict,'r-', lw=2, label='RBF Predict')
plt.plot(x,y,'ks',markersize = 5, label='train data')
plt.plot(x_test, y_test,'mo', markersize = 5, label='test data')
plt.legend(loc = 'lower left')
plt.title('SVR',fontsize = 16)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.grid(True) #绘制网格背景板
plt.show()
#获取预测误差
print("选取最优参数的高斯核函数支持向量机的平均绝对误差为：",mean_absolute_error(y_test,y_predict))
print("选取最优参数的高斯核函数支持向量机的均方误差为：",mean_squared_error(y_test,y_predict))
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