Метод опорных векторов (SVM)

Метод опорных векторов (SVM)

Метод опорных векторов (SVM) - это алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии. Он основан на идее поиска оптимальной гиперплоскости, которая разделяет данные на два класса. Гиперплоскость выбирается таким образом, чтобы максимизировать расстояние между классами, что позволяет достичь наилучшей обобщающей способности модели. SVM может использоваться для решения как линейных, так и нелинейных задач классификации. Для линейной классификации SVM строит гиперплоскость, которая разделяет данные на два класса. Для нелинейной классификации SVM использует ядра, которые позволяют проецировать данные в пространство более высокой размерности, где они становятся линейно разделимыми. SVM также может использоваться для решения задач регрессии. В этом случае SVM строит гиперплоскость, которая наилучшим образом аппроксимирует данные. Одним из главных преимуществ SVM является его способность работать с небольшим количеством обучающих данных и обобщать на новые данные. Он также устойчив к выбросам и шуму в данных. Однако SVM имеет некоторые ограничения. Он может быть вычислительно сложным для больших наборов данных и требовать тщательного подбора параметров, таких как C и gamma, для достижения наилучшей производительности.

Создана 03.10.2023