SVM算法原理
SVM算法的核心思想是在特征空间中寻找一个最优超平面，以最大化两个类别的间隔。这一过程涉及以下步骤：
- 初始化：选择合适的核函数和参数，如惩罚系数C和核函数参数。
- 构建最优超平面：在特征空间中寻找分隔两个类别的样本。
- **求解支持向量，构建决策函数。
项目实施步骤
4.1 理解数据
首先，加载并理解数据集，包括电池电量、摄像头规格、网络支持、内存、屏幕尺寸等属性。
4.2 数据预处理
检查数据集的缺失值和重复值，进行必要的数据清洗。
4.3 探索性数据分析
通过可视化分析，探索数据特征与价格范围的关系。
4.4 特征工程
选择与价格分类最相关的特征，构建特征矩阵。
4.5 模型构建
使用SVM算法构建模型，调整参数以获得最佳性能。
4.6 模型预测
对测试集进行预测，并评估模型性能。
实验总结
实验结果表明，SVM模型在手机价格分类预测上表现良好，准确率达到0.95。
源代码示例（Demo）
以下是使用Python和sklearn库构建SVM模型的简单示例代码：
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
# 读取数据集
df = pd.read_csv('train.csv')
# 特征选择与目标变量
X = df.drop('price_range', axis=1)
y = df['price_range']
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 构建SVM模型
svc = SVC(kernel='linear') # 可以根据数据集特性选择不同的核函数
svc.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
predictions = svc.predict(X_test)
# 评估模型
print(classification_report(y_test, predictions))
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
# 模型预测结果抽样展示
sample = pd.DataFrame()
sample['Actual'] = y_test
sample['Predicted'] = predictions
print(sample.sample(10))
