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下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：

import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVCplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
X,y=mglearn.tools.make_handcrafted_dataset()
svm=SVC(kernel='rbf',C=10,gamma=0.1).fit(X,y)
mglearn.plots.plot_2d_separator(svm,X,eps=.5)
mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y)
#画出支持向量
sv=svm.support_vectors_
#支持向量的类别标签由dual_coef_的正负号给出
sv_labels=svm.dual_coef_.ravel()>0
mglearn.discrete_scatter(sv[:,0],sv[:,1],sv_labels,s=15,markeredgewidth=3)
plt.xlabel('特征0')
plt.ylabel('特征1')
plt.show()

 决策边界用黑线表示，支持向量是尺寸比较大的点：

在这个例子里，SVM给出了非常平滑且线性的边界。

在上面的例子里，gamma参数用于控制高斯核的宽度，它决定了点与点之间“靠近”是指多大的距离，C参数是正则化参数，与线性模型类似，它限制了每个点的重要性(dual_coef_)。

用一个例子展示改变参数的结果：

import mglearn
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsefig,axes=plt.subplots(3,3,figsize=(15,10))
for ax,C in zip(axes,[-1,0,3]):for a,gamme in zip(ax,range(-1,2)):mglearn.plots.plot_svm(log_C=C,log_gamma=gamme,ax=a)
axes[0,0].legend(['分类0','分类1','sv分类0','sv分类1'],ncol=4,loc=(.9,1.2))
plt.show()

gamma较小，说明高斯核的半径较大，许多点都被看做比较相近，在图中可以看到，左边的图决策边界非常平滑，越往右的图决策边界更关注单个的点。大的gamma值会生成更复杂的模型。

与线性模型相同，C越小，说明模型非常受限，每个数据点的影响范围都有限。

默认情况下，C和gamma都等于1：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,axes3d
from sklearn.svm import SVCplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
cancer=load_breast_cancer()
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(cancer.data,cancer.target,random_state=0)svc=SVC(C=1,gamma=1)
svc.fit(X_train,y_train)
print('训练集精度：{:.2f}'.format(svc.score(X_train,y_train)))
print('测试集精度：{:.2f}'.format(svc.score(X_test,y_test)))plt.plot(X_train.min(axis=0),'o',label='min')
plt.plot(X_train.max(axis=0),'^',label='max')
plt.legend(loc=4)
plt.xlabel('特征index')
plt.ylabel('特征大小')
plt.yscale('log')
plt.show()

这个模型在训练集上的分数非常完美，但是测试集上的精度只有0.63，存在非常严重的过拟合，SVM对参数的设置和数据的缩放都非常敏感。

特征的最大最小值：

可以看到，数据集特征具有完全不同的数量级，这对核SVM有极大影响。