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파이썬 svm 예제

따라서 지원 벡터 기계가 이 경우 훨씬 더 빠른 속도로동일한 정확도를 얻는 것으로 보인다는 데 동의할 수 있습니다. 드롭 ID 열 부분을 주석으로 언급하면 정확도는 60년대로 거슬러 올라갑니다. 지원 벡터 기계는 일반적으로 K Nearest Neighbors 알고리즘보다 무의미한 데이터를 더 잘 처리하고 이상값을 더 잘 처리하지만 이 예제에서는 의미없는 데이터가 여전히 매우 오해의 소지가 있습니다. 그러나 기본 매개 변수를 사용하고 있습니다. 지원 벡터 분류에 대한 설명서를 살펴보면, 여기에 는 몇 가지 매개 변수가 있어 그들이 무엇을 하고 있는지 전혀 알지 못합니다. 앞으로의 자습서에서는 지원 벡터 기계 알고리즘을 분리하여 이러한 모든 매개 변수가 의미하는 것과 그 매개 변수가 사물에 미치는 영향을 실제로 이해할 수 있도록 깊은 끝에서 홉할 것입니다. 두 개 이상의 클래스를 사용하여 선형분리 가능한 데이터 및 데이터 집합을 처리하는 방법(SVM이 이진 분류자이므로 두 그룹을 분할하는 선을 그어야 한다는 점에서)을 생각해 보겠습니다. 예를 들어, 이 데이터 집합의 처음 60개 지점과 처음 120개 지점에서 학습한 모델을 플롯하는 경우 이를 확인할 수 있습니다. 데이터를 사용하여 Linear SVC로 이동하기 전에 Linear SVC 작업에 대한 이해를 강화하는 데 도움이 되는 매우 간단한 예제를 보여 드리겠습니다. 기본적으로 커널 SVM은 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 요소가 다른 차원에 할당되는 방식으로 선형 분리 가능한 데이터를 더 높은 차원의 선형 분리 가능한 데이터에 투영합니다. 다시 말하지만, 이에 관련된 복잡한 수학이 있지만 SVM을 사용하기 위해 걱정할 필요가 없습니다. 오히려 우리는 단순히 구현하고 커널 SVM을 사용하는 파이썬의 Scikit-Learn 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

각각 두 범주 중 하나 또는 다른 범주에 속하는 것으로 표시된 학습 예제 집합을 감안할 때 SVM 학습 알고리즘은 한 범주 또는 다른 범주에 새 예제를 할당하는 모델을 빌드하여 비확률적 이진 선형 분류자로 만듭니다. 이러한 유형의 분류자에 대해 자세히 알아보려면 Python 코스의 선형 분류기를 살펴봐야 합니다. 다른 유형의 회귀 및 손실 함수뿐만 아니라 지원 벡터 머신을 소개합니다. SVC, NuSVC, SVR, NuSVR 및 OneClassSVM은 키워드 sample_weight를 통해 맞는 방법의 개별 샘플에 대한 가중치도 구현합니다. class_weight와 마찬가지로 i-th 예제의 매개변수 C를 C * sample_weight[i]로 설정합니다. 여기에서 분리 초평면을 만들 수 있습니까? 아니요. 모든 희망이 사라졌습니까? 지원 벡터 기계로 예제를 살펴보면서 해당 질문을 숙고해 보겠습니다. Scikit-Learn으로 작업하는 것이 멋진 이유는 다음과 같습니다. Sklearn에서 K 가장 가까운 이웃을 하기 위해 사용한 코드를 기억하십니까? 여기서는 SVM 소개: 기계 학습에서 지원 벡터 머신(SVM, 또한 지원 벡터 네트워크)은 분류 및 회귀 분석에 사용되는 데이터를 분석하는 관련 학습 알고리즘을 사용하여 감독되는 학습 모델입니다. 지원 벡터 머신(SVM)은 분리 하이퍼플레인에 의해 공식적으로 정의된 차별적 분류자입니다.

즉, 레이블이 지정된 학습 데이터(감독 학습)가 주어지면 알고리즘은 새로운 예제를 분류하는 최적의 하이퍼플레인을 출력합니다. 지원 벡터 머신의 예로 얼굴 인식 문제를 살펴보겠습니다. 우리는 다양한 공인의 수천 개의 대조 된 사진으로 구성된 야생 데이터 집합에 레이블이 붙은 얼굴을 사용합니다.

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