稀疏支持向量机（Sparse Support Vector Machine, Sparse SVM）
稀疏支持向量机（Sparse Support Vector Machine, Sparse SVM）
稀疏支持向量机是一种在支持向量机的基础上，通过引入稀疏性约束，使得模型参数更加稀疏，从而提高模型的可解释性和计算效率的方法。以下是稀疏支持向量机的详细数学模型理论知识推导、实施步骤与参数解读，以及两个多维数据实例（一个未优化模型，一个优化后的模型）的完整分析。
一、数学模型理论推导
1.1 线性支持向量机
首先，我们回顾线性支持向量机的基本优化问题：
1.2 稀疏支持向量机
1.3 核函数稀疏支持向量机
为了处理非线性可分的数据，我们可以使用核函数将数据映射到高维空间，同时引入稀疏性约束。优化问题变为：
二、实施步骤与参数解读
2.1 选择核函数
常用的核函数有：
2.2 参数选择
：控制分类错误与间隔的权衡。值越大，分类错误越少，但间隔越小，容易过拟合。
：控制RBF核的宽度。值越大，高斯分布越窄，模型复杂度越高，容易过拟合。
：控制稀疏性。值越大，模型参数越稀疏。
三、多维数据实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import Lasso
# 生成数据
X, y = make_classification(n_samples=300, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 未优化的稀疏SVM模型
model = SVC(kernel='linear', C=1.0)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测与结果分析
y_pred = model.predict(X_test)
print("未优化模型分类报告：")
print(classification_report(y_test, y_pred))
# 可视化结果（仅展示前两个特征）
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='coolwarm', s=30, edgecolors='k')
plt.title("未优化的稀疏SVM分类结果", fontname='KaiTi')
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import Lasso
# 生成数据
X, y = make_classification(n_samples=300, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用Lasso进行特征选择
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)
# 使用SelectFromModel来进行特征选择
model_selector = SelectFromModel(lasso, prefit=True)
X_train_selected = model_selector.transform(X_train)
X_test_selected = model_selector.transform(X_test)
# 优化后的稀疏SVM模型
model_optimized = SVC(kernel='linear', C=1.0)
model_optimized.fit(X_train_selected, y_train)
# 预测与结果分析
y_pred_optimized = model_optimized.predict(X_test_selected)
print("优化后模型分类报告：")
print(classification_report(y_test, y_pred_optimized))
# 可视化结果（仅展示前两个特征）
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X_test_selected[:, 0], X_test_selected[:, 1], c=y_test, cmap='coolwarm', s=30, edgecolors='k')
plt.title("优化后的稀疏SVM分类结果", fontname='KaiTi')
plt.show()
输出结果：
四、结果与结果解释
4.1 未优化模型
- 分类报告显示了精度、召回率和F1分数等指标。
- 可视化图展示了未优化模型的分类边界和测试集数据点。
4.2 优化后的模型
- 优化后模型的分类报告通常会显示更高的精度、召回率和F1分数，表明模型性能提升。
- 优化后的可视化图展示了改进后的分类边界，更好地分隔了数据点。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_44133607/article/details/140536220
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