本文作者：王 歌
文字编辑：孙晓玲
技术总编：张 邯
我们今天的介绍从一个小故事开始。
魔鬼把大侠的妻子劫走了，大侠为了救她，来和魔鬼交涉。魔鬼说：“你若能解答出我的问题，我便放了她”。大侠同意了，随后魔鬼大手一挥，在桌子上出现了两种颜色的球，要求用一根棍子将它们分开：
大侠不假思索将棍子放在了中间的位置。
为了刁难他，这时魔鬼又挥了挥手，球变成了下面的摆法：
大侠略一思索，将桌子一拍，在球飞到空中时，将一张纸扔在两种球之间便分开了，问题迎刃而解。魔鬼无奈，只得让大侠将他的妻子带走了。
大侠是怎么做到的呢？看了下面对今天的算法的介绍，你就会有答案的。
我们上一讲介绍Logistic回归时说过，这个分类器是通过在线性函数f(x)=wTx+b上利用Sigmoid函数得到分类的结果，在求解过程中使所有点都尽可能远离分类的“木棍”。这一分类器实际上属于线性分类器的一种，即通过特征的线性组合来做出分类决定。而我们今天要介绍的支持向量机SVM（Support Vector Machines）也是线性分类器的一种，与Logistic回归不同，SVM并不需要使所有的点都远离分类的那根“木棍”，它只要求最靠近“木棍”的那些点尽可能地离分界处最远，这些点称为支持向量，因此得到的分类算法称为支持向量机。
既然属于线性分类的一种，那么毫无疑问分类的“木棍”就是f(x)=wTx+b，在二维空间里就是一条直线，在三维空间中代表一个平面，当大于三维时很难对其可视化，我们将这些统称为超平面，而SVM就是要找到最优的超平面，使支持向量到超平面的最小距离达到最大。所以根据点到直线的距离公式我们可以得到
假设类别标签为1和-1，即
也就是分类标签为1的样本点到直线的距离都大于等于d，对于所有分类标签为-1的样本点到直线的距离都小于等于d。两侧同时除以d，并进行化简，上式也可以写成下面的形式
即得到约束yi(wT xi+b)≥1。我们说过，SVM是用支持向量求解d的最大值，而支持向量的特点就是wTxi+b=1，因此我们的目标函数可以改写为
这等价于
这就是SVM的数学模型。讲到这里，您一定明白了故事里大侠用的方法了（如下图），其实就是找到了一个超平面来分类，从魔鬼的角度看，看到的仍然是一条线分开了两种球。
对最优超平面的求解方法就是对目标函数转化为拉格朗日函数
得到目标函数的对偶问题，然后基于KKT条件约束，利用SMO算法求得，这里我们不进行详细讨论。
上面我们介绍的是数据完全线性可分的情况，即所有样本都正确划分，得到的超平面称为
硬间隔。但实际问题中可能并不存在这样一个超平面将数据完美分开（比如数据存在噪音时），此时我们就要找到一个软间隔，即允许一些样本不满足yi(wT xi+b)≥1的约束，此时就引入了松弛变量εi，优化目标就变为
其中εi≥0，C≥0为惩罚因子，对于这个目标函数依然是利用拉格朗日函数和对偶问题求解。
另一种情况是样本是非线性的，此时我们利用线性的f(x)=wTx+b没有办法处理，因此要利用核函数，在低维空间中完成计算，然后通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，最终在高维特征空间中构造出最优超平面。此时我们考虑的是f(x)=∑wiФi(x)+b，经过核函数映射后就变为f(x)=∑αiyi <Ф(xi),Ф(x)> +b。常用的核函数包括线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核、Sigmoid核等，区别仅在于映射方式的不同。
我们这里虽然只介绍了二分类的情况，但与Logistic回归类似，利用我们上一讲介绍的“一对多”等方式就可实现多分类。同时，SVM算法也是一种既可以用于分类也可以用于回归的算法。理解了原理以后，下面我们来看看在sklearn中我们应该如何应用。
1.参数说明
在sklearn中有SVM类来实现该算法，在做分类时，我们有SVC，NuSVC和LinearSVC三种选择，其中SVC和NuSVC方法类似，唯一区别就是损失函数的度量方式不同（体现在参数上就是NuSVC中的nu参数和SVC中的C参数），而LinearSVC是实现线性核函数的支持向量分类，没有kernel参数，也缺少一些属性如support等。在做回归时使用的则是SVR。这里我们主要介绍和使用的是SVC，它有以下参数：
（1）C: 表示目标函数的惩罚系数，默认为1.0，C越大训练集准确率越高，但有时也容易发生过拟合；
（2）kernel：用来选择核函数，可选项为linear(线性核)、poly(多项式核)、rbf(径向基核即高斯核)、sigmoid(双曲正切核)、precomputed(要求特征属性数目和样本数目一样)或者自定义，默认为rbf；
（3）degree：使用多项式核函数时，给定多项式的项数，默认为3，其它核函数忽略此参数；
（4）gamma：代表rbf、poly和sigmoid核函数的系数，默认为'auto'，即样本特征数的倒数；
（5）coef0：当核函数为poly或者sigmoid时，给定的独立系数b，默认为0.0;
（6）shrinking : 是否进行启发式；
（7）probability: 是否使用概率估计，默认是False；
（8）tol：训练结束要求的精度，默认为0.001；
（9）cache_size：缓存数据的最大内存大小，默认是200MB；
（10）class_weight：给定各个类别的权重，默认为1；
（11）verbose：是否详细输出训练过程，默认为False；
（12）max_iter: 最大迭代次数，默认是-1，该参数优先级高于tol，不论训练的标准和精度是否到达要求，都停止训练。
（13）decision_function_shape：多分类时选择的方式，有'ovo' (“一对一”)、'ovr'和None三种，默认为None；
（14）random_state：将训练集打乱顺序时使用的伪随机数生成器的种子，默认为None。
2.算法实例
我们这里使用的仍然是鸢尾花的数据集，并将参数decision_function_shape的值设置为'ovr'，random_state设置为'123'，其他参数值均为默认值。首先我们导入库和数据，将数据分成训练集和测试集，并对测试集进行预测，程序如下：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
iris_sample = load_iris()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris_sample.data, iris_sample.target, test_size=0.25, random_state=123)
svclf = svm.SVC(kernel='rbf', decision_function_shape='ovr', random_state=123)
svclf.fit(x_train, y_train)
y_pre = svclf.predict(x_test)
所得预测结果如下图：
可以看到只有一个样本预测错误。然后我们查看一下在训练过程中那些样本作为支持向量，以及每一个类别支持向量的个数，同时输出预测准确度，程序如下：
print('支持向量为：', svclf.support_) #输出支持向量的序号
print('各类的支持向量数：', svclf.n_support_)
print('预测准确度：', svclf.score(x_test, y_test))
结果如下图：
寻两样本中总共有36个支持向量，每一类分别有4个、16个和16个，预测准确率为97.37%。
SVM在中小样本量的数据上能得到不错的效果，同时利用支持向量进行求解，避免了“维数灾难”，利用核函数可以解决非线性问题，因此应用较广泛，但要注意如果特征数量比样本数量大得多，在选择核函数时要避免过拟合的问题。
