マージン最大化

-教師あり学習におけるSVM- 教師あり学習とは、ラベル付けされたデータを使用して学習モデルを構築する機械学習の一種です。サポートベクターマシン（SVM）は、教師あり学習アルゴリズムであり、分類や回帰などのさまざまなタスクに使用できます。SVMの主な目的は、データ内の異なるクラスをハイパープレーンと呼ばれる境界線で最適に分離することです。 SVMは、データにハイパープレーンを配置し、異なるクラスのデータを最大限に分離するようにトレーニングされます。この分離は、データ内のポイント間の距離を測定することで決定されます。SVMはサポートベクターと呼ばれるデータの特定のポイントを使用してハイパープレーンを構築します。これらのサポートベクターは、決定境界の近傍にあり、分類に最も影響を与えるデータポイントです。 SVMは、マージン最大化という手法を使用して、最も効果的な境界線を決定します。マージンとは、異なるクラスを分離するハイパープレーンの両側の最も近いデータポイント間の距離のことです。SVMは、このマージンを最大化するようなハイパープレーンを見つけることで、過剰適合やアンダーフィッティングを防止します。