SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 Python에서 데이터 분류

SVM(지원 벡터 머신)은 분류 및 회귀 작업에 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘입니다.

SVM은 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 강력한 알고리즘입니다. 이는 데이터가 선형으로 분리 가능한 문제를 해결하는 데 특히 적합합니다. 그러나 SVM은 커널 기법을 사용하여 선형 분리가 불가능한 데이터 문제도 해결할 수 있습니다.

이 기사에서는 SVM의 기본 이론을 살펴보고 데이터 분류를 위해 Python에서 이를 구현하는 방법을 보여줍니다. 코드와 그 출력에 대한 자세한 설명을 제공하고 필요한 이론을 논의합니다.

서포트 벡터 머신(SVM)에 대해 알아보세요

지원 벡터 머신은 분류 및 회귀 작업을 수행할 수 있는 지도 학습 모델입니다. 분류를 위해 SVM의 목표는 서로 다른 클래스의 데이터 포인트를 분리하는 최적의 초평면을 찾는 것입니다. 가장 가까운 데이터 포인트로부터 가장 큰 마진을 갖는 초평면이 최상의 구분자로 간주됩니다. 지원 벡터라고도 알려진 이러한 가장 가까운 데이터 포인트는 의사 결정 경계를 정의하는 데 중요한 역할을 합니다.

SVM은 커널 함수를 사용하여 데이터 포인트를 더 높은 차원 공간에 매핑하는 방식으로 작동합니다. 데이터가 원래 특징 공간에서 선형 분리가 불가능하더라도 이 변환을 통해 고차원 공간에서는 선형 분리가 가능합니다. 가장 일반적으로 사용되는 커널 함수에는 선형, 다항식, 방사형 기저 함수(RBF) 및 시그모이드가 포함됩니다.

SVM 사용의 장점

• SVM은 매우 정확합니다.

• SVM은 소음에 매우 강합니다.

• SVM은 데이터를 선형적으로 분리할 수 없는 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.

SVM 사용의 단점

• SVM은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

• SVM은 하이퍼파라미터에 민감할 수 있습니다.

예 1

SVM은 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Python으로 구현할 수 있습니다. 다음 코드는 SVM 분류기를 생성하고 데이터 세트에서 훈련하는 방법을 보여줍니다.

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지침

• 첫 번째 줄은 numpy 및 sklearn.svm 라이브러리를 가져옵니다.

• 두 번째 줄은 data.csv 파일의 데이터를 data라는 변수에 로드합니다.

• 세 번째 줄은 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다. 훈련 세트는 분류기를 훈련하는 데 사용되며, 테스트 세트는 분류기의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.

• 네 번째 줄은 SVM 분류기를 생성합니다.

• 다섯 번째 줄은 훈련 세트에서 분류기를 훈련시킵니다.

• 6번째 줄은 테스트 세트의 라벨을 예측합니다.

• 7번째 줄은 테스트 세트 라벨과 일치하는 예측의 평균을 계산하여 분류기의 정확성을 평가합니다.

• 8번째 줄은 분류기의 정확도를 인쇄합니다.

출력

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예 2

이 예에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Iris 데이터 세트를 분류합니다. Iris 데이터세트에는 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비의 네 가지 특성이 포함되어 있습니다. 목표는 각 꽃을 setosa, versicolor 또는 virginica 꽃으로 분류하는 것입니다.

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지침

• 첫 번째 줄은 numpy 및 sklearn.datasets 라이브러리를 가져옵니다.

• 두 번째 줄은 sklearn.datasets 라이브러리의 Iris 데이터세트를 iris라는 변수에 로드합니다.

• 세 번째 줄은 SVM 분류기를 생성합니다.

• 네 번째 줄은 Iris 데이터세트에 대한 분류기를 훈련합니다.

• 다섯 번째 줄은 Iris 데이터세트의 라벨을 예측합니다.

• 여섯 번째 줄은 Iris 데이터 세트 레이블과 일치하는 예측의 평균을 계산하여 분류기의 정확성을 평가합니다.

• 7번째 줄은 분류기의 정확도를 인쇄합니다.

출력

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결론

이 기사에서는 SVM(Support Vector Machine)의 개념을 살펴보고 scikit-learn을 사용하여 Python에서 SVM 분류를 구현하는 방법을 보여줍니다. 서로 다른 클래스의 데이터 포인트를 분리하기 위한 최적의 초평면을 찾는 아이디어를 포함하여 서포트 벡터 머신 뒤에 필요한 이론을 소개합니다. scikit-learn에서 제공하는 SVM 구현을 활용하여 Iris 데이터 세트에서 SVM 분류기를 훈련하고 정확도 점수를 사용하여 성능을 평가할 수 있었습니다.

위 내용은 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 Python에서 데이터 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!