지원 Vector Machines (SVMs)는 분류 및 회귀 작업에 사용되는 강력한 감독 학습 알고리즘입니다. 그들은 기능 공간에서 다른 클래스를 분리하는 최적의 경계를 찾는 데있어 작동합니다. 이 가이드는 실제 시나리오에서 SVM을 구현하는 단계별 개요를 제공합니다.

지원 벡터 기계 이해

SVMs는 다른 클래스 사이에 마진을 극대화하는 하이퍼 비행기를 식별하는 것을 목표로합니다. 이 마진은 각 클래스의 가장 가까운 데이터 포인트와 지원 벡터로 알려져 있습니다. 마진이 더 큰 모델의 일반화 능력이 더 나은 것입니다.

연습 SVMs 구현

SVMs를 구현하는 것은 올바른 커널, 튜닝 하이퍼 파라미터 및 사전 처리 데이터를 선택하는 것입니다. 일반적인 커널에는 선형, 폴리노마이얼 및 레이디얼 기반 함수(RBF)가 포함됩니다. Proper data scaling은 SVM 모델의 성능을 향상시키고 비선형 커널과 특히 다릅니다.

구현을위한 중요한 단계

  • 정상적인화 또는 표준화 기능으로 전처리 데이터.
  • Data complexity에 근거한 적절한 커널을 선택하십시오.
  • C와 gamma와 같은 hyperparameters를 조정하는 그리드 검색 또는 교차 유효성.
  • 훈련 dataset에 SVM 모델을 훈련.
  • 정확도, 정밀도, 리콜과 같은 메트릭을 사용하여 모델을 평가합니다.