支持向量机的训练、测试与调参全流程总结（含ROC分析）
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简介：
本文章全面解析了支持向量机在机器学习中的应用，涵盖模型的训练方法、性能评估及参数调节技巧，并深入探讨了ROC曲线分析的重要性。
2. **支持向量分类器（SVC）**：
- 训练SVC模型：设定不同的C值范围，并使用`tune`函数来找到最佳的C值。绘制交叉验证误差随C值的变化图，根据最佳C值用训练数据训练SVC模型。
- 测试SVC模型：利用测试数据进行预测，获取预测结果和概率。计算混淆矩阵并展示分类性能，同时绘制ROC曲线，并计算AUC值。
3. **支持向量机分类器（SVM）带有多项式核函数**：
- 训练SVM模型：设定不同的多项式核次数和C值范围，使用`tune`函数找到最佳的参数组合。根据最佳参数用训练数据训练SVM模型。
- 测试SVM模型：利用测试数据进行预测，获取预测结果和概率。计算混淆矩阵并展示分类性能，并绘制ROC曲线。
4. **支持向量机分类器（SVM）带有径向基核函数**：
- 训练SVM模型：设定不同的参数范围，使用`tune`函数找到最佳的C值和其他参数组合。根据最佳参数用训练数据训练SVM模型。
- 测试SVM模型：利用测试数据进行预测，获取预测结果和概率。计算混淆矩阵并展示分类性能，并绘制ROC曲线。
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