上一篇本著回歸傳統的觀點，在這個深度學習繁榮發展的時期，帶著大家認識了一位新朋友，英文名SVM，中文名為支持向量機，是一種基于傳統方案的機器學習方案，同樣的，支持根據輸入的數據進行訓練，以進行分類等任務。

那么怎么理解這個支持向量呢，簡單來說，這些支持向量就是我們從輸入數據中挑選的一些代表性數據。這些數據可以是一個或多個，當我們通過訓練獲取這些向量即得到了一個svm模型后，所有采集到的新數據，都要和這些代表數據進行對比以判斷歸屬。當然這里的支持向量根據分類的類別數，可以存在多組，以實現多分類。

為了更好的說明，SVM的工作原理，這里用一個python代碼給大家展示一下如何使用SVM進行一個單分類任務。之后還會給大家介紹一個小編和同事開發的實際應用SVM的異常檢測項目，讓大家實際看下SVM的應用效果。

那就先從python代碼開始，先開門瞧瞧SVM的世界，請看代碼：

（悄悄地說：請各位事先安裝numpy，matplotlib以及scikit-learn庫）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris


# Load the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # Select only the first two features for visualization


# Select a single class for one-class classification (Class 0)
X_train = X[iris.target == 0]


# Create and train the One-Class SVM model
model = svm.OneClassSVM(kernel='rbf', nu=0.05, gamma = 1)
model.fit(X_train)


# Generate test data
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 500), np.linspace(y_min, y_max, 500))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)


# Plot the training data and decision boundary
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], color='blue', label='Inliers')
plt.contourf(xx, yy, Z, levels=[-1, 0], colors='lightgray', alpha=0.5)
plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0], linewidths=2, colors='darkred')


support_vector_indices = model.support_
support_vectors = X_train[support_vector_indices]


# pait the support vector
plt.scatter(support_vectors[:, 0], support_vectors[:, 1], color='red', label='Support Vectors')


plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('One-Class SVM - Iris Dataset')
plt.legend()
plt.show()

中間的暗紅色區域就是模型所訓練出來的決策區域，可以簡單認為落在紅色區域里面的點就是屬于我們這一類的。這里我們在訓練SVM模型時候，選擇了兩個特征，分別是花萼的長度以及寬度，當然也可以多選擇幾組特征（只不過不好圖形化顯示了）。

相信大家也注意到了，svm.OneClassSVM函數中有兩個參數，nu和gamma，這兩個可是模型好壞的關鍵：

nu 控制訓練誤差和支持向量數之間的權衡。它表示訓練誤差的上限和支持向量數的下限。較小的nu 值允許更多的支持向量和更靈活的決策邊界，而較大的 nu 值限制支持向量數并導致更保守的決策邊界。

gamma 定義每個訓練樣本的影響力。它確定訓練樣本的影響范圍，并影響決策邊界的平滑程度。較小的 gamma 值使決策邊界更平滑，并導致每個訓練樣本的影響范圍更大。相反，較大的值使決策邊界更復雜，并導致每個訓練樣本的影響范圍更小。

接下來我們就實際測試下，調整gamma值從1到100：

正如上面所述，gamma值變大使得決策區域變得復雜，并且似乎每一個訓練數據都變成了支持向量。

接下來我們看看調整nu的情況，nu從0.05->0.5:

決策邊界正如上文所講，變得更加保守了。不過，在實際使用中，我們需要聯合調整nu和gamma參數，以獲取最佳的模型擬合效果，當然這就是經驗之談了。所謂：煉丹的過程，沒錯，即便我們回歸傳統，煉丹的過程也依舊還是存在的。

好了，那本期小編就給大家先分享到這里，下期將為大家帶來一個實打實的，將單分類svm用作異常檢測的實際項目，敬請期待！！

審核編輯：湯梓紅