SVM분류2 Hands-on ML : 5.3 SVM 회귀 앞서 포스팅에 이어 SVM 알고리즘은 다목적으로 사용할 수 있다. SVM을 분류 뿐만 아니라 선형/비선형 회귀에도 사용할 수 있다. SVM을 분류가 아니라 회귀에 적용하는 방법은 목표를 반대로 하는 것이다. 일정한 마진 오류 안에서 두 클래스 간의 도로 폭이 가능한 한 최대가 되도록 하는 대신 SVM 회귀는 제한된 마진 오류(즉, 도로 밖의 샘플) 안에서 도로 안에 가능한 한 많은 샘플이 들어가도록 학습한다. 도로의 폭은 하이퍼파라미터 E로 조절한다. from sklearn.svm import LinearSVR svm_reg=LinearSVR(epsilon=1.5) svm_reg.fit(X,y) 비선형 회귀 작업을 처리하려면 커널 SVM 모델을 사용한다. 임의의 2차 방정식 형태의 훈련 세트에 2차 다항.. 2022. 6. 2. Hands-on ML : 5.2 비선형 SVM 분류 https://honeyofdata.tistory.com/73 에 이어 포스팅을 하려 한다. 전에는 선형 SVM 분류를 살펴봤으면 이번에는 비선형 SVM분류를 살펴보려고 한다. 좌측이 선형 , 우측이 비선형 SVM 분류이다. 비선형 데이터셋을 다루는 한 가지 방법은 다항 특성과 같은 특성을 더 추가하는 것이다.9 from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures X,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.15) polynomial_svm_clf=Pipeline([ ('poly_features',Pol.. 2022. 6. 2. 이전 1 다음
