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Posted by on Ago 1, 2019

서포트 벡터머신 예제

분류를 수행하기 위해 기계 학습을 사용한 경우 SVM(지원 벡터 컴퓨터)에 대해 들어보셨을 것입니다. 50여 년 전에 도입된 이 두 가지는 시간이 지남에 따라 진화해 왔으며 회귀, 이상값 분석 및 순위와 같은 다양한 다른 문제에도 적응해 왔습니다. Sklearn에서 – svm. SVC() 우리는 `선형`, `폴리`, `rbf`, `sigmoid`, `사전 계산`또는 우리의 커널 / 변환으로 호출을 선택할 수 있습니다. 다항식 및 방사형 기초 함수 (RBF)- 두 개의 가장 인기있는 커널의 예를 제공합니다. 다중 클래스 SVM은 여러 요소의 유한 집합에서 레이블이 그려지는 지원 벡터 컴퓨터를 사용하여 인스턴스에 레이블을 할당하는 것을 목표로 합니다. 그러나 데이터의 수집, 처리 및 분석은 대부분 수동적인 것으로, 인적 자원 역학 및 HR KPI의 특성을 고려할 때 이 접근 방식은 HR을 제한하고 있습니다. 따라서 HR 부서가 게임 후반에 기계 학습의 유용성에 대해 깨어난 것은 놀라운 일이 아닙니다. 다음은 승진가능성이 가장 높은 직원을 식별하는 예측 분석을 시도할 수 있는 기회입니다. 이 선을 식별하는 가장 가까운 점을 지원 벡터라고 합니다.

그리고 선 주위에 정의하는 영역을 여백이라고 합니다. 분명히 위의 예제에서 빨간색과 녹색 점을 구분하기 위해 무한선이 존재합니다. SVM은 두 클래스 를 올바르게 분류하는 제약 조건인 우수한 설명을 사용하여 최적의 선을 찾아야 합니다. C, 감마 .와 같이 매개 변수 값이 무엇인지 도 말씀해 주십시오. 또한, 다시 아주 기본적인 질문.. 지원 벡터 (SV / 총 레코드 수)의 %가 적다고 말할 수 있습니까? 매개 변수 튜닝에 대한 자세한 내용은 대기 중입니다. 공유된 지식에 정말 감사드립니다. 다음 플롯은 C(표시되지 않은 지원 벡터)의 값을 늘리면서 분류자와 여백이 어떻게 달라지는지 보여 준다: 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. 두 개의 디멘션 공간에서 이 초평면은 각 클래스의 양쪽에 놓여있는 두 부분으로 평면을 나누는 선입니다. 이제 위의 데이터 집합을 사용하여 SVM 모델을 학습합니다. 이 예제에서 선형 커널을 사용했습니다. 나는 (예를 들어 산소 포화 도 데이터) 혼합 선형 및 비선형 데이터를 포함하는 타임 계열 데이터 세트가있는 경우, 질문이 있습니다. SaO2), svm을 사용하여 질병 대 건강 대상자의 분류를 수행함으로써 해당 데이터를 선형 및 비선형 fisrt로 분리해야합니까, 아니면 svm이 해당 데이터의 선형도 차이를 고려하지 않고 분석을 수행 할 수 있습니까? 커널: 우리는 이미 그것에 대해 논의했습니다. 여기서는 “선형”, “rbf”, “poly”와 같은 커널과 함께 사용할 수있는 다양한 옵션이 있습니다 (기본값은 “rbf”입니다). 여기서 “rbf” 및 “폴리”는 비선형 하이퍼 평면에 유용합니다. 홍채 데이터 세트의 두 가지 기능에 선형 커널을 사용하여 클래스를 분류한 예제를 살펴보겠습니다.

다음 부분 (여기)에서는 조정 매개 변수를 조정하고 재생하고 파이썬의 sklearn 라이브러리를 사용하여 SVM 분류기 (SVC라고도 함)에 대한 미니 프로젝트를 구현합니다. 결과를 네이브 베이즈 클래스피어와 비교해 보겠습니다. 여기에서 코딩 부분을 확인하십시오 : https://medium.com/machine-learning-101/chapter-2-svm-support-vector-machine-coding-edd8f1cf8f2d. 커널 SVM은 LIBSVM, MATLAB, SAS, SVMlight, 커널랩, 사이킷 학습, 쇼군, 웨카, 상어, JKernelMachineMachineMachines, OpenCV 등을 포함한 많은 기계 학습 툴킷에서 사용할 수 있습니다.

Centro per un Futuro Sostenibile via Tacito, 84 00193 Roma tel. +39 06 90288228