一种基于计算机的用户分类系统及方法

本发明公开了一种基于计算机的用户分类系统及方法。本发明中，采用SVM算法进行模型训练，还有助于增强用户分类系统的泛化能力和鲁棒性。SVM在训练过程中通过正则化技术，如L1、L2正则化，有效防止了模型过拟合，确保了模型在未知数据上的表现同样出色。这意味着系统不仅能在训练集上取得良好的分类效果，还能在实际应用中保持稳定的性能，适应不同来源和分布的用户数据。此外，SVM对异常值和噪声数据具有一定的容忍度，能够抵抗数据中的干扰，保证了分类结果的可靠性。这种强大的泛化能力和鲁棒性使得该用户分类系统在实际部署中更具实用价值，能够为各类业务场景提供持续、稳定的用户分类服务，助力企业实现精准营销、个性化推荐等目标。