数据挖掘技术是现代数据分析领域的重要组成部分，它涉及从大量数据中发现有价值信息的过程。本实训主要关注的是在加利福尼亚房价预测中的应用，采用了一种名为支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的监督学习算法。SVM是一种强大的分类和回归工具，尤其在处理非线性问题时表现出色。
SVM分类算法的核心步骤主要包括以下几个方面：
1. **选择核函数**：SVM通过核函数将原始数据映射到高维空间，使得在高维空间中可以找到一个最优超平面进行分类。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核（RBF）等。
2. **构建最大间隔超平面**：SVM的目标是找到一个能够最大化两类样本间隔的超平面。间隔越大，模型的泛化能力通常越好。
3. **支持向量**：离超平面最近的数据点被称为支持向量，它们对决策边界的影响最大。
4. **软间隔**：在实际应用中，数据可能并不完全线性可分，SVM引入了松弛变量和惩罚项，允许一部分样本错误分类，从而实现软间隔分类。
在本次实训中，使用Python编程语言进行实现，具体步骤如下：
1. **导入库**：我们需要导入必要的Python库，如numpy用于数值计算，pandas用于数据处理，而sklearn库中的svm模块提供SVM模型，model_selection模块则用于数据划分。
2. **导入数据集**：使用sklearn.datasets的fetch_california_housing()函数获取加利福尼亚的房价数据。该数据集包含41项特征和房价作为目标变量，总共有20640个样本，每个样本有8个数值型属性。
3. **预处理数据**：从数据集中提取前1000个样本的特征值（X）和对应的标签（Y）。这里，对房价进行了二元化处理，如果房价大于2.5，则标签为1，否则为0。
4. **数据切分**：将数据集划分为训练集和测试集，比例为7:3，使用train_test_split函数完成此操作，并设定随机种子以确保结果可重复。
5. **创建模型**：初始化SVM模型，选择线性核（kernel='linear'），同时设置class_weight='balanced'来平衡两类样本的权重，防止类别不均衡导致的偏见。
6. **训练模型**：使用fit方法将训练数据喂给模型进行训练。
7. **评估模型**：通过score方法计算模型在训练集和测试集上的准确率，以评估模型性能。
实训代码最后输出了模型在训练集和测试集上的得分，这有助于我们了解模型的过拟合或欠拟合情况。
通过这次实训，参与者可以深入理解SVM的工作原理，掌握如何在Python中使用SVM进行数据分类，并且能够对实际问题（如房价预测）进行建模和预测。此外，通过调整模型参数，如核函数、正则化参数C等，可以进一步优化模型性能。
