支持向量机训练流程图

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其训练流程图主要包括以下几个步骤：首先，通过输入数据集进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等；然后，将数据集划分为训练集和测试集；接着，选择适当的核函数和参数，构建SVM模型；之后，利用训练集对模型进行训练，通过优化算法寻找最优的超平面；最后，在测试集上评估模型的性能，如准确率、召回率等指标。整个过程旨在找到一个能够最大化类别间隔的超平面，从而实现对新数据的准确预测。