Destek Vector Machines (SVMs), SVM'lerin pratik senaryolarda uygulanması için kullanılan iyi denetimli öğrenme algoritmalarıdır.Bu kılavuz, SVM'leri pratik senaryolarda uygulama konusunda adım adım adım adım adım genel bakış sağlar.

Destek Vector Makinelerini Anlamak

SVMs, farklı sınıflar arasındaki marjı en üst düzeye çıkarmak için hedefler. Bu marj, hiperplane ile her sınıfın en yakın veri noktaları arasında, destek vektörleri olarak bilinen hiperplaneleri tanımlamayı amaçlamaktadır.

Uygulamada SVM'leri uygulama

SVM'leri uygulamak doğru çekirdek, hiperparametreleri ve işlem öncesi verileri seçmektir. Common cores lineer, polinomial ve radial temel işlevi (RBF) Proper data ölçekleme, özellikle doğrusal olmayan çekirdeklerin performansını artırır.

Uygulama için Anahtar Adımlar

  • Pre processing verileri normalleştirmek veya standartlaştırmak özellikleri ile.
  • Veri karmaşıklığına dayanan uygun bir çekirdek seçin.
  • C ve kumar gibi hiperparametreleri ayarlamak için ağ arama veya çapraz-validasyon kullanın.
  • SVM eğitim veri setinde modelini trenle.
  • Doğru, hassas ve hatırlatan metrikleri kullanarak modeli değerlendirin.