サポートベクターマシン (SVM)
サポートベクターマシン (SVM)
サポートベクターマシン(SVM)とは、二つのクラスのデータ群を分割するような境界線や超平面を決定することで分類や回帰を行うアルゴリズムです。
SVMはサポートベクトルとマージン最大化という考え方を用います・サポートベクトルは境界線から最も近いデータ、マージンとは境界線とサポートベクトルの距離です。これを最大化することで、新しいデータが追加されても正しく分類できる可能性が向上します。
クイズ
以下の文章を読み，空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ．
サポートベクトルマシン（SVM）は教師あり学習の一つのモデルであり主にクラスの数が2つである問題に用いられる．データ間の距離に着目し，ベクトルに帰着してクラス分けしていく（ア）という戦略に基づいて設計されている｡
- 正解を見る
- 解説を見るここで言うマージンの最大化とは，各データ点との距離が最大となるような境界線を求めパターン分類を行うことです．
（参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P127-128）
（参考: G検定公式テキスト 第1版 P101）👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ
【SVM】サポートベクターマシーン(SVM)の仕組みをわかりやすく解説
下記の記事でSVMの解説を公開中です。実行可能な Python プログラムも掲載していますのでより理解を深めたい方は↓のリンクをクリックしてくださいね。
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