Support Vector Machine con Scikit-Learn Un’introduzione amichevole

Support Vector Machine con Scikit-Learn un'introduzione amichevole alla corsa dei dati

Ogni data scientist dovrebbe avere SVM nel proprio kit di strumenti. Impara come padroneggiate questo modello versatile con un’introduzione pratica.

Tra i modelli di Machine Learning disponibili, esiste uno che per la sua versatilità è uno strumento indispensabile per ogni data scientist: Support Vector Machine (SVM).

SVM è un algoritmo potente e versatile che, nel suo nucleo, può delineare iperpiani ottimali in uno spazio ad alta dimensione, segregando efficacemente le diverse classi di un dataset. Ma non è tutto qui! La sua efficacia non si limita alle attività di classificazione: SVM è adatto anche per compiti di regressione e rilevamento degli outlier.

Una caratteristica rende l’approccio SVM particolarmente efficace. Invece di elaborare l’intero dataset, come fa KNN, SVM si concentra strategicamente solo sul sottoinsieme di punti dati situati vicino ai confini di decisione. Questi punti vengono chiamati support vectors, e la matematica dietro questa idea unica verrà semplicemente spiegata nelle sezioni successive.

In questo modo, Support Vector Machine è computazionalmente conservativo ed è ideale per compiti che coinvolgono dataset VoAGI o addirittura VoAGI-large.

• Modelli basati sulle basi neurali per l’interpretabilità
• Incontra Mistral-7B-v0.1 un nuovo grande modello linguistico sulla scena
• L’architettura di incorporazione di LinkedIn che alimenta le sue capacità di ricerca di lavoro

Come faccio in tutti i miei articoli, non spiegherò solo i concetti teorici, ma fornirò anche esempi di codice per familiarizzare con la libreria Scikit-Learn (sklearn) di Python.

Classificazione SVM lineare

Nel suo nucleo, la classificazione SVM assomiglia all’elegante semplicità dell’Algebra Lineare. Immagina un dataset in uno spazio bidimensionale, con due classi distinte da separare. SVM lineare cerca di separare le due classi con la migliore linea retta possibile.

Cosa significa “migliore” in questo contesto? SVM cerca la linea di separazione ottimale: una linea che non solo separa le classi, ma lo fa con la massima distanza possibile dagli esempi di allenamento più vicini di ogni classe. Tale distanza viene chiamata margine. I punti dati che giacciono sul margine sono…