Hoe werkt SVM in Matlab?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

Jij kan gebruik een ondersteuning vector machine ( SVM ) wanneer uw gegevens precies twee klassen hebben. Een SVM classificeert gegevens door het beste hypervlak te vinden dat alle gegevenspunten van de ene klasse scheidt van die van de andere klasse. De beste hyperplane voor een SVM betekent degene met de grootste marge tussen de twee klassen.

Trouwens, wat is SVM Matlab?

Een ondersteuningsvectormachine ( SVM ) is een leeralgoritme onder toezicht dat kan worden gebruikt voor binaire classificatie of regressie. Los een kwadratisch optimalisatieprobleem op om een optimaal hypervlak te passen om de getransformeerde kenmerken in twee klassen te classificeren.

hoe voorspelt SVM? Ondersteuning van vectormachines ( SVM ) - Een overzicht. Machine learning houdt in: voorspellen en het classificeren van gegevens en om doen dus gebruiken we verschillende machine learning-algoritmen volgens de dataset. Het idee van SVM is eenvoudig: het algoritme creëert een lijn of een hypervlak die de gegevens in klassen scheidt.

Hoe werkt een SVM hierbij?

SVM werkt door gegevens toe te wijzen aan een hoogdimensionale kenmerkruimte, zodat gegevenspunten kunnen worden gecategoriseerd, zelfs als de gegevens niet anderszins lineair scheidbaar zijn. Er wordt een scheidingsteken tussen de categorieën gevonden, waarna de gegevens zodanig worden getransformeerd dat het scheidingsteken als een hypervlak kan worden getekend.

Wat is score in SVM?

SVM-score Functie Een getrainde Support Vector Machine heeft een: scoren functie die een berekent scoren voor een nieuwe ingang. Een Support Vector Machine is een binaire classificatie (twee klassen); als de uitvoer van de scoren functie negatief is, wordt de invoer geclassificeerd als behorend tot klasse y = -1.