Pythonのsklearnメソッド　svm

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のsvmモジュールは、サポートベクトルマシン（Support Vector Machine, SVM）アルゴリズムを実装するためのクラスと関数を提供します。SVMは、分類（classification）および回帰（regression）タスクに使用できる強力な機械学習アルゴリズムの一つです。以下は、svmモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

SVC (Support Vector Classification): SVCクラスは、サポートベクトルマシンを用いた分類（classification）を実行するためのクラスです。SVMは、データを最適に分離する超平面を見つけるために使用されます。
```
python
from sklearn.svm import SVC

# SVCモデルのインスタンス化
svc_classifier = SVC(kernel='linear', C=1.0)

# モデルをトレーニング
svc_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = svc_classifier.predict(X_test)
```
SVR (Support Vector Regression): SVRクラスは、サポートベクトルマシンを用いた回帰（regression）を実行するためのクラスです。SVMを用いた回帰は、回帰曲線を決定するために使用されます。
```
python
from sklearn.svm import SVR

# SVRモデルのインスタンス化
svr_regressor = SVR(kernel='linear', C=1.0)

# モデルをトレーニング
svr_regressor.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = svr_regressor.predict(X_test)
```
Kernel Functions (カーネル関数): SVMはカーネル関数を使用して非線形分離問題にも適用できます。kernelパラメータを指定することで、異なるカーネル関数を選択できます（例: 'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'など）。
ハイパーパラメータチューニング: GridSearchCVやRandomizedSearchCVを使用して、SVMモデルのハイパーパラメータの最適な値を探索することができます。

SVMは、特に高次元データや非線形分離問題に対して優れた性能を発揮することがあります。しかし、ハイパーパラメータの調整やカーネル関数の選択など、適切な設定が重要です。また、大規模なデータセットに対しては計算コストが高い場合があるため、データのサイズと性質に応じて検討する必要があります。

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Posted by ぼっち