線形分類不能なデータでもサポートベクターマシンがあれば大丈夫です！【サンプルコード有り】 ｜ 自動化ラボっ！はじめに 前回の記事ではscikit-learnのiris（あやめ）のデータを使ってロジスティクス回帰による分類問題に挑戦しました。使用したデータは、比較的素直な分類しやすいデータだったので、ロジィステック回帰でも適度な分類ができたと思います。 しかし、実際のデータはそう簡単に分類できないものも多くあります。特にデータの中で潜在的に分割できるポイントがあればいいのですが、実際はそうとは限りません。考えてみれば当然で、ぱっと見でデータに相関関係が見て取れる場合、そのデータを分析に回すことはないでしょう。 本記事ではこうしたカンタンに分類できないデータ（線形分類不能なデータを）分類する方法として、scikit-learnの分類アルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）をご紹介します。本格的にSVMを理解しようとすると大学院レベルの数学が必要となりますので、あまり内部のメカニズムには立ち
