募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。SVMでモデルの適用領域を決めておく【クラス分類・回帰分析】こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。「7.回帰モデルもしくはクラス分類モデルを適用できるデータ領域を決める」についてです。実行するためのプログラムについてはこちらをご覧ください。(データ分析相談所)以前の記事に、クラス分類モデル・回帰モデルを使うときには、モデルを適用できるデータ領域を決めないといけない話を書きました。(OCSVM)でモデルの適用領域を決めることについてお話します。OCSVMは上の記事の”データの密度に基づく方法”に対応します。OCSVMはSVMを応用した手法であり、SVMやSVRとの親和性がとても高いです。SVM・SVRでクラス分類モデル・回帰モデルをつくるときは、OCSVMでモデルの適用領域を決めるのがよいのです。SVM・SVRとOCSVMとで同じカーネル関数・カーネル関数のパラメータを利用できるのもメリットですね。OCSVMの出力が、1だったりTRUEだったりすればそのサンプルの推定値の信頼性は高く、-1だったりFALSEだったりすると信頼性は低いです。SVM+OCSVMのプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。SPIKESVR+OCSVMのプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。SPIKE多クラス分類用SVM+OCSVMのプログラムを簡単に入手できます!それぞれのURLからお求めください!noteでもSPIKEでも言語が同じであれば同じものです。SPIKESVM・SVR+OCSVMは以下の手順で行います。クラス分類問題であればSVMモデル、回帰問題であればSVRモデルをつくるそれぞれのモデルの作り方は以下の記事をご覧ください。http://univprof.com/archives/16-05-02-2888580.htmlOCSVMモデルをつくる詳しくは以下の記事に書かれています。http://univprof.com/archives/16-06-03-3678374.htmlOCSVMモデルをつくるとき、SVM・SVRと同じカーネル関数・カーネル関数のパラメータを使います。SVM・SVRでガウシアンカーネルを使ったときは、OCSVMでもガウシアンカーネルを使い、SVM・SVRで最適化されたγの値をOCSVMでも使います。モデルの適用範囲の中のデータをSVMもしくはSVRモデルに入力して目的変数の値を推定するここまでお読みいただきありがとうございます。上のSVM・SVR+SVMのプログラムもご活用ください。募集中!こちらへお願いします!ご案内。まとめオススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのことtwitterでも発信中。univprofblog1無料メルマガでブログにない情報を配信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。