Now Loading...

Now Loading...

サポートベクターマシン (SVM)

機械学習の具体的手法 教師あり学習 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)

<個人向け>G検定&E資格オンライン講座の紹介

関連ワード

機械学習の具体的手法

教師あり学習

教師なし学習

強化学習

モデルの評価