Машина опорных векторов для регрессии (SVR)

Машина опорных векторов для регрессии (SVR)

Машина опорных векторов для регрессии (SVR) - это один из вариантов алгоритма машинного обучения, который используется для решения задач регрессии. В отличие от классической машины опорных векторов (SVM), которая используется для задач классификации, SVR предназначена для предсказания непрерывных значений.

Основная идея SVR заключается в поиске оптимальной гиперплоскости, которая разделяет данные на две части: точки, находящиеся выше гиперплоскости, и точки, находящиеся ниже. Гиперплоскость выбирается таким образом, чтобы минимизировать сумму ошибок предсказания. Ошибки предсказания измеряются с помощью функции потерь, которая может быть выбрана в зависимости от конкретной задачи.

Для поиска оптимальной гиперплоскости SVR использует метод опорных векторов. Опорные векторы - это точки данных, которые находятся ближе всего к гиперплоскости. Они играют важную роль в определении формы и положения гиперплоскости. Чем больше опорных векторов, тем сложнее будет гиперплоскость, и тем лучше она будет соответствовать данным.

SVR имеет несколько параметров, которые могут быть настроены для достижения наилучшей производительности. Некоторые из этих параметров включают в себя ширину окна (или параметр ядра), который определяет, насколько далеко от гиперплоскости будут находиться опорные векторы, и параметр регуляризации, который контролирует сложность модели.

SVR может быть использован для решения различных задач регрессии, таких как предсказание цен на недвижимость, прогнозирование временных рядов или анализ финансовых данных. Он показывает хорошую производительность в случаях, когда данные имеют сложную структуру или содержат выбросы.

В заключение, машина опорных векторов для регрессии (SVR) - это мощный алгоритм машинного обучения, который может быть использован для решения задач регрессии. Он основан на идее оптимального разделения данных с помощью гиперплоскости и может быть настроен для достижения наилучшей производительности.

Создана 03.10.2023