ماشین های پشتیبان بردار (SVM) الگوریتم های یادگیری تحت نظارت قدرتمند برای طبقه بندی و کارهای رگرسیون هستند.آنها با پیدا کردن مرز بهینه که کلاس های مختلف را در فضای ویژگی جدا می کند، کار می کنند.این راهنما یک مرور گام به گام در مورد اجرای SVM در سناریوهای عملی فراهم می کند.

قابلیت های Support Vector

SVMs هدف شناسایی هیپرسیاره است که حاشیه بین کلاس های مختلف را به حداکثر می رساند.این حاشیه فاصله بین سوپرهواپی و نزدیک ترین نقاط داده از هر کلاس است که به عنوان بردار پشتیبانی شناخته می شود.

پیاده سازی SVM در عمل

پیاده سازی SVM شامل انتخاب هسته راست، تنظیم هیپرپارمتر و داده های پیش پردازش است.هسته های رایج شامل تابع خطی، ⁇ و شعاعی (RBF) هستند.

گام های کلیدی برای اجرای

  • پردازش داده ها با ویژگی های عادی سازی یا استاندارد سازی
  • یک هسته مناسب را بر اساس پیچیدگی داده ها انتخاب کنید.
  • از جستجو شبکه یا کیفیت متقابل برای تنظیم هیپرپارمتر مانند C و گاما استفاده کنید.
  • مدل SVM را در مجموعه داده های آموزشی آموزش دهید.
  • مدل را با استفاده از معیارها مانند دقت، دقت و یادآوری ارزیابی کنید.