【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 1.4. サポートベクターマシン - Qiita
サポートベクトルマシン（SVM）は、「分類」、「回帰」および「異常値検出」に使用される教師あり学習方法のセットです。 サポートベクターマシンの利点は次のとおりです。 高次元空間で効果的です。 次元の数が標本の数よりも多い場合でも効果的です。 意思決定関数（サポートベクトルと呼ばれる）でトレーニングポイントのサブセットを使用するため、メモリ効率も高くなります。 汎用：決定関数には異なるカーネル関数を指定できます。 共通のカーネルが提供されていますが、カスタムカーネルを指定することもできます。 サポートベクターマシンの欠点は次のとおりです。 フィーチャの数がサンプルの数よりもはるかに多い場合、この方法はパフォーマンスが低下する可能性があります。 SVMは確率推定値を直接提供するものではありませんが、高価な5倍交差検定を使用して計算されます（下記の参照： スコアと確率）。 scikit-lear
scikit-learn - 1.4. サポートベクターマシン
1.4. サポートベクターマシン サポート ベクター マシン (SVM) は、 classification 、 regression 、および outliers detection に使用される教師あり学習手法のセットです。 サポート ベクター マシンの利点は次のとおりです。 高次元空間で効果を発揮します。 次元数がサンプル数よりも大きい場合にも効果的です。 決定関数 (サポート ベクターと呼ばれる) でトレーニング ポイントのサブセットを使用するため、メモリ効率も高くなります。 多用途: 異なる Kernel functions を判定関数に指定できます。共通カーネルが提供されていますが、カスタム カーネルを指定することも可能です。 サポート ベクター マシンの欠点は次のとおりです。 特徴の数がサンプルの数よりはるかに多い場合は、 Kernel functions を選択する際に過剰適
sklearnにおけるSVMのpredict_probaとdecision_functionについて - Qiita
この記事はどんな記事？ 2値分類を解くための学習器としてSVMを使う方法が一般に考えられます． このときに（一般的な）SVMは基本的には 分類のみ を行います．しかし，たとえばモデルの精度をROC-AUCなどで評価したいときはなんらかの形でスコアを計算しなければなりません． sklearnではSVMを用いてスコアを計算する方法を以下の2種類提供しています． decision_function predict_proba(predict_log_proba) この記事ではこの２つの方法の違いを説明します． 結論だけいえば基本的に decision_function を使用して，0~1にスケールされたスコアが欲しい場合のみ predict_proba を使用するのがいいかと思われます． はじめに decision_function について説明します． これは特にオプションを指定することなく使
sklearn.svm.SVCのpredict_probaって - Qiita
はじめに SVMで二クラス(0/1)の分類器を学習して、各データのクラス1への所属確率を出したい用ができたので sklearn.svm.SVC を見ていたら、predict_probaとかいうまさになやつを見つけたので、使って見たら ん?ってなった話。 ん?ってなったこと predict(X)で予測した結果とpredict_probaで算出した確率の整合が取れてない（時がたまにあった）のです。 準備 いったんpredictとpredict_probaの仕様を確認。 predict(X) [データ数]行 × [次元数]列の特徴量行列 X を引数にして、データ数分の予測ラベルを返すそうです。読む必要なかった。 predict_proba(X) [データ数]行 × [次元数]列の特徴量行列 X を引数にして、各データがそれぞれのクラスに所属する確率を返す、って書いてあります。で、最後に「列はクラ
不均衡データのクラス分類
IBIS 2021 https://ibisml.org/ibis2021/ における最適輸送についてのチュートリアルスライドです。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-ru-men
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