AIモデルの構築入門：SVMの実装 - Qiita

はじめに この記事では、AIモデルの構築について基本的なフローを解説します。具体的には、サポートベクターマシン（SVM）を用いて、Pythonでモデルを構築する方法を紹介します。私たちは既存の無料のデータセットを利用するため、データ収集の手間はありません。AIモデルの構築に必要な基本的なスキルを学び、実装経験を積むための記事です。 1. 問題定義とデータセットの選択 この記事では、SVMを用いた二値分類問題を扱います。具体的なデータセットとしては、アイリスデータセットを使用します。このデータセットには、アイリスの花の4つの特徴（がく片の長さと幅、花びらの長さと幅）が記録されており、その花がどの種類のアイリスか（setosa、versicolor、virginicaの3種類）がラベル付けされています。 2. データの読み込みと前処理 Pythonのライブラリであるscikit-learnから