SVC(サポートベクターマシン)の使い方(sklearn)

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■SVC関数の説明

サポートベクターマシン(SVM)による分類を実施します。SVMの詳細はこちら。scikit-learn等の各種ライブラリのインストールはこちら。

■SVC関数の具体例

以下グラフにおいて特徴データからテストデータのラベル値を分類します。

プログラムは以下のとおり。

結果は3という値を返したと思います。確かに特徴データの3に近いところにあるので、結果は妥当かと思います。なおSVCの設定パラメータは以下のとおり。

＜kernel＞

カーネル関数を設定します。主に以下となります。

　linear：線形
　poly：多項式
　rbf：Radial basis function(放射基底関数)　ここではガウスカーネルのこと
　sigmoid：シグモイドカーネル

＜gamma＞

訓練データの位置を中心とした分布の広がり度合いを決める。値が小さいほど緩やかな分布になり、訓練データの感度が下がる。 値が大きいと鋭い分布になり訓練データの位置に過学習しやすくなる。

＜C＞

コストパラメータ。値が小さいほど誤りを許容し、大きいほど誤りを許容しなくなるので過学習しやすくなる。

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