💻 Python SVM线性分类模型的实现 📊

在人工智能与机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法。今天，让我们用Python来实现一个简单的SVM线性分类器！💡

首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`和`sklearn`中的`SVC`模块。接着，准备你的数据集，确保它是线性可分的，这样我们的模型才能更好地工作。🌟

创建模型的过程非常直观。通过设置`kernel='linear'`参数，我们可以告诉SVM使用线性核函数进行分类。之后，只需调用`.fit()`方法训练模型即可。模型训练完成后，用测试集验证其准确性，看看它是否能正确分类数据。🎯

此外，可视化是理解模型的好方法。利用`matplotlib`绘制决策边界，可以直观地看到模型如何将不同类别分开。🌈

这个过程不仅帮助我们理解了SVM的基本原理，还展示了Python的强大功能。如果你对更复杂的非线性问题感兴趣，不妨尝试其他核函数！🚀

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