サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は、『分類タスク』　に使用される教師あり学習アルゴリズムです。

特徴

• 与えられたデータを2つ以上のクラスに分類するために使用され、分類の精度が高い。
• データポイントをできるだけ確実に分類できるように、最適な境界線 (ハイパープレーン) を見つけます。
• この境界線は、クラス間のマージン（余白）を最大化するように設計されており、クラスを正確に分ける役割を果たします。

得意とする分類タスク

• 線形に分離できないデータにも対応できますが、 特に線形に分離可能 な場合には非常に高い性能を発揮します。
• 高次元のデータやノイズの多い データにも強いことが特徴です。
• 外れ値や異常なデータを検出するためにも使用されます。

例

• 画像分類などの二値、または多クラス分類タスクに有効です。
• メールを「スパム」と「スパムでない」に分類するなど、2つのカテゴリに分類する問題に適しています。