SVM是一种经典的监督学习算法，其基本思想可以简单概括为以下几点：1.寻找最优的超平面：SVM 的目标是在特征空间中找到一个最优的超平面，以能够将不同类别的样本正确地分开。超平面是一个 d-1 维的子空间，其中 d 是特征空间的维度。2.最大化间隔：SVM 在寻找超平面时，会尽可能地将不同类别的样本分开，并且使得支持向量（离超平面最近的样本点）到超平面的距离最大化。这个距离被称为间隔（margin

PR曲线和ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具。它们可以帮助我们在不同阈值下比较模型的性能，并选择最佳的阈值进行预测。这篇博客将介绍如何使用Python实现PR曲线和ROC曲线，并提供相应的示例代码。在介绍PR曲线之前，我们需要先了解几个概念。这里为了更加形象深刻地理解我们采用识别汉堡🍔的样例。为了判断一张图片是不是汉堡我们可以把照片扔进去一个分类器进行识别如下：其中根据上面数据得到的预测和实

SVM是一种经典的监督学习算法，其基本思想可以简单概括为以下几点：1.寻找最优的超平面：SVM 的目标是在特征空间中找到一个最优的超平面，以能够将不同类别的样本正确地分开。超平面是一个 d-1 维的子空间，其中 d 是特征空间的维度。2.最大化间隔：SVM 在寻找超平面时，会尽可能地将不同类别的样本分开，并且使得支持向量（离超平面最近的样本点）到超平面的距离最大化。这个距离被称为间隔（margin