【Python】scikit-learnの教師あり学習で、データ間のマージンを最大化して分類するモデル(サポートベクタマシン)

サポートベクタマシンは、各データの距離が最大になる境界線を求めることでパターン分類を行います。この距離を最大化することを「マージン最大化」と呼びます。

次のデータの分類を考えます。

線だけで分類しようとすると、何本も線が引けるためどれが最適か分かりません。

サポートベクタマシンはこの線に幅を持たせて、幅が最大になるポイントを見つけて分類します。

この場合は中央の線のマージンが最も広いため、ここで分類します。