Машины опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма контролируемого обучения, который может быть использован для задач классификации и регрессии. Они особенно полезны для решения задач с высокоразмерными данными, когда количество признаков намного больше, чем количество образцов.
SVM работают путем нахождения гиперплоскости в высокоразмерном пространстве признаков, которая максимально разделяет различные классы. Гиперплоскость выбирается таким образом, чтобы она имела максимальный запас, или расстояние, от ближайших точек данных каждого класса. Такой классификатор известен как классификатор с максимальной маржой.
Векторы поддержки — это точки данных, которые находятся ближе всего к гиперплоскости и оказывают наибольшее влияние на ее положение. Учитывая только опорные векторы, SVM способны эффективно классифицировать точки данных даже при наличии большого количества признаков и высокой степени сложности данных.
Типы SVM
Существует два основных типа SVM:
- Линейные SVM используются, когда данные являются линейно разделяемыми, то есть их можно разделить на различные классы с помощью одной прямой линии.
- Нелинейные SVM, с другой стороны, используются, когда данные не являются линейно разделяемыми. Для этого они используют функцию ядра, которая отображает данные в более высокоразмерное пространство, где они линейно разделимы.
Преимущества и недостатки
Одним из ключевых преимуществ SVM является их способность обрабатывать данные высокой размерности и эффективно классифицировать точки данных, которые не являются линейно разделяемыми. Они также устойчивы к перестройке, что означает, что они способны хорошо обобщать новые данные.
Однако у SVM есть и некоторые ограничения. Они могут быть чувствительны к выбору функции ядра, и их обучение и прогнозирование может быть вычислительно дорогим, особенно для больших наборов данных.
Заключение
В целом, машины опорных векторов являются мощным и широко используемым методом машинного обучения, который может применяться для решения различных задач классификации и регрессии. Они особенно полезны для высокоразмерных данных и устойчивы к переборке. Однако они могут быть чувствительны к выбору функции ядра и могут быть вычислительно дорогими для больших наборов данных.