サポートベクターマシン

-サポートベクターマシンの概要- サポートベクターマシン（SVM）は、広範な機械学習タスクに使用される強力な分類アルゴリズムです。SVM の中心的な考え方は、ハイパー平面を使用してデータポイントを分離することです。このハイパー平面は、データポイントを最も効果的に 2 つのクラスに分類する境界線を表します。 SVM は、訓練データのサポートベクターと呼ばれる、特定のデータポイントを利用します。サポートベクターは、分類境界線に最も近いポイントで、ハイパー平面の決定に重要な役割を果たします。SVM は、サポートベクターを使用することで、トレーニングデータに過学習することなく、複雑なデータセットでも効果的な分類モデルを作成できます。 SVM はその分類精度と汎化能力で知られています。線形および非線形の分類問題の両方に対処でき、高次元データの処理にも優れています。さらに、SVM はパラメータのチューニングが比較的容易で、現実世界のアプリケーションに広く使用されています。