Машина опорных векторов (SVM) — это популярный алгоритм обучения с учителем, который используется для задач классификации и регрессии. Он основан на идее нахождения гиперплоскости в многомерном пространстве, максимально разделяющей разные классы.
В этой статье мы расскажем об основах SVM и о том, как его можно применять в реальных сценариях. Мы также рассмотрим некоторые общие аспекты реализации.
Что такое СВМ?
SVM — это линейная модель для задач классификации и регрессии. Он работает, находя гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет разные классы. Точки, ближайшие к гиперплоскости, называемые опорными векторами, определяют границу решения.
Вот пример SVM в действии для задачи классификации:
[Вставьте изображение SVM]
В этом примере гиперплоскость представлена пунктирной линией, а опорные векторы представлены кружками. Граница решения определяется опорными векторами и разделяет классы на отдельные области.
Как реализовать SVM
Внедрение SVM включает несколько шагов:
- Сбор и подготовка данных. Первым шагом является сбор и подготовка данных, которые будут использоваться для соответствия модели. Это включает в себя выбор соответствующих переменных, очистку и предварительную обработку данных, а также их разделение на обучающие и тестовые наборы.
- Выберите функцию ядра. Следующим шагом будет выбор функции ядра, которая используется для преобразования данных в многомерное пространство. Общие функции ядра включают линейную, полиномиальную и радиальную базисную функцию (RBF).
- Обучите модель: модель обучается путем нахождения гиперплоскости, которая максимально разделяет разные классы. Это делается с помощью алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск.
- Делайте прогнозы: после обучения модели ее можно использовать для прогнозирования новых данных.
SVM-приложения
SVM — это мощный алгоритм, который используется в различных областях для прогнозирования и принятия решений на основе данных. Некоторые распространенные приложения включают в себя:
- Классификация текста: SVM можно использовать для классификации документов по разным категориям в зависимости от их содержания.
- Распознавание рукописного ввода: SVM можно использовать для распознавания рукописных цифр или символов.
- Обнаружение мошенничества: SVM можно использовать для выявления мошеннических действий на основе моделей финансовых транзакций.
Несколько примеров и дополнительные сведения об алгоритмах классификации можно найти в этих репозиториях на github.
