SVM / Support Vector Machine

SVM（サポートベクターマシン）とは、機械学習の一種で、主に分類や回帰分析に用いられる教師あり学習モデルです。SVMは、高い識別性能と汎用性を持ち、様々な分野で利用されています。

SVMの基本的な仕組み

SVMの基本的な考え方は、異なるクラスのデータ点間に最大のマージン（余白）を持つ境界線を引くことです。この境界線を「ハイパープレーン」と呼びます。SVMは、このハイパープレーンを見つけることで、データを効率的に分類します。

SVMは、データ点からハイパープレーンまでの距離（マージン）を最大化するように設計されています。これにより、未知のデータに対しても高い分類精度を維持できます。

SVMは、線形分離が難しいデータに対しても効果的に分類できるように、「カーネルトリック」という手法を使用します。カーネルトリックは、データを高次元空間にマッピングすることで、非線形なデータも線形に分離できるようにします。

高い分類精度：マージン最大化により、未知のデータに対しても高い精度を維持します。
過学習のリスクが低い：ソフトマージンを使用することで、過学習を防ぎます。
汎用性：様々なカーネル関数を使用することで、多様なデータセットに対応できます。

計算量が多い：大規模なデータセットには不向きです。
スケーリングが必要：特徴量のスケールの影響を受けやすいため、データの前処理が必要です。

SVMは、強力な分類アルゴリズムとして、多くの実世界の問題解決に役立っています。