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【機械学習】「Linear SVC」とは? 〜 最も簡単に解説 〜

機械学習
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今回の記事は「Linear SVC」とは何かに関して、最も簡単に解説を行っていく記事になります。初心者にも分かりやすいようにできるだけ簡単に記事を記載していくので是非参考にしてみてください。

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機械学習における「Linear SVC」とは?

機械学習における「Linear SVC」とは、scikit-learnのクラス分類用のメソッドで、データが50以上10万以下であり、カテゴリのラベルがある教師学習が可能である際に有用性があるクラス分類手法です。

「Linear SVC」はカーネルを使用しないもので分類としてはサポートベクトル・マシンです。

ワインの分類を行うサンプルなどが有名ではないでしょうか?

こういった線形な識別平面を作成するために用いられます。

SVCも似たようなものと思われるのですが、アルゴリズム自体に大きな差があります。要は計算の中身が違います。

非線形な識別平面が欲しい場合にはカーネル関数でデータから非線形成分を作成する必要があります。

Linear SVCはカーネル関数は使用せず、ただデータから線形な識別平面を作成します。

では今回の記事は以上です。他にも多数の機械学習関連の記事を記載しています。是非そちらもご参照ください。

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