摘要：SVM（支持向量机）一种监督学习算法，用于分类或回归分析，通过寻找最优决策边界（超平面）实现数据分类。核心特点： 使用核函数（如高斯核、线性核）处理非线性数据； 通过最大化分类间隔（margin）提升泛化能力。Boolean（布尔型）表示二值逻辑的数据类型，取
根据工业控制与计算机科学领域的术语规范，“SVM boolean” 的简体中文翻译为：
SVM（支持向量机）一种监督学习算法，用于分类或回归分析，通过寻找最优决策边界（超平面）实现数据分类。核心特点： 使用核函数（如高斯核、线性核）处理非线性数据； 通过最大化分类间隔（margin）提升泛化能力。Boolean（布尔型）表示二值逻辑的数据类型，取值仅为 true（真）或 false（假）。在SVM中常用于： 二元分类结果的输出（例如：判定样本属于类别A或B）； 控制系统的开关状态（如工业DCS中的设备启停信号）。工业控制系统（如用户历史翻译中的DCS/GT信号表）：SVM布尔型可表示设备状态（如 ACTIVE/N-ACTIVE），用于触发保护逻辑（如过压跳闸）。机器学习模型：
作为分类器输出，例如： # Python示例：SVM布尔分类输出 from sklearn import svm model = svm.SVC(kernel='rbf') prediction = model.predict(X_test) # 输出为布尔值（0/1或True/False）
来源：小林说科技
