【旧機能】SVM
概要
- SVMを用いて機械学習モデルを構築します。
入出力
入力
- データ(目的変数1列と説明変数1列以上)
出力
- 機械学習モデル
- データ(変数重要度)
SVMとは、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つで、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法です。未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があり、優れた認識性能を発揮します。
「カーネル関数の種類」も設定が可能です。
入力
出力
SVMとは、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つで、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法です。未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があり、優れた認識性能を発揮します。
「カーネル関数の種類」も設定が可能です。