svm是分类还是回归?

支持向量机既能做分类也能做回归。分类时，它通过寻找超平面分隔不同类别；回归时，它拟合数据点之间的函数关系。SVM在分类任务中表现突出，尤其在处理高维数据时效果显著。回归任务中，它通过预测连续值来分析趋势，比如房价预测或销量分析。SVM的核心思想是找到最优决策边界，确保模型泛化能力强。

SVM的应用场景

SVM在图像识别中用于人脸检测，在金融领域评估信用风险，在医疗诊断中分析疾病数据。分类任务中，它能处理线性可分和非线性问题，通过核技巧映射复杂关系。回归任务中，SVM预测连续变量，比如股票价格或气温变化。SVM的灵活性使其在机器学习领域广泛应用，从文本分类到时间序列预测都能胜任。