Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespiti için kullanılabilen bir tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. Farklı sınıfları maksimum düzeyde ayıran yüksek boyutlu bir uzayda bir hiperdüzlem bulma fikrine dayanırlar.
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) Nedir?
Destek vektör makineleri temelindeki algoritma her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marja veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bularak çalışır. Hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları destek vektörleri olarak adlandırılır ve hiper düzlemi tanımlamak için kullanılır.
SVM’ler genellikle amacın özelliklerine göre belirli bir veri noktasının sınıfını tahmin etmek olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılır. Örneğin, e-postadaki kelimelere ve kelime öbeklerine göre e-postaları spam veya spam değil olarak sınıflandırmak için bir SVM kullanılabilir.
Destek vektör makineleri ayrıca, amacın bir dizi girdi özelliğine dayalı olarak sürekli bir değeri tahmin etmek olduğu regresyon görevleri için de kullanılır. Örneğin, bir evin fiyatını büyüklüğüne, konumuna ve diğer özelliklerine göre tahmin etmek için bir SVM kullanılabilir.
Özetlersek Destek Vektör Makineleri (SVM’ler), sınıflandırma ve regresyon gibi denetimli öğrenme görevleri için güçlü bir araçtır ve birçok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) Nasıl Çalışır?
SVM’lerin nasıl çalıştığına dair basitleştirilmiş bir açıklama şöyle yapılabilir:
SVM algoritması her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marja veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bularak başlar. Hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları destek vektörleri olarak adlandırılır ve hiperdüzlemi tanımlamak için kullanılır.
SVM algoritması daha sonra verilerdeki farklı sınıfları ayıran bir karar sınırı olan hiperdüzlemi oluşturmak için destek vektörlerini kullanır.
Yeni bir veri noktasını sınıflandırmak için DVM algoritması, veri noktasının hiper düzlemin hangi tarafına düştüğünü belirler. Veri noktası hiper düzlemin bir tarafına düşerse bir sınıfa ait olarak sınıflandırılır, diğer tarafa düşerse diğer sınıfa ait olarak sınıflandırılır.
Destek vektör makineleri algoritması amacın bir dizi girdi özelliğine dayalı olarak sürekli bir değeri tahmin etmek olduğu regresyon görevleri için de kullanılabilir. Bu durumda DVM algoritması, tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki hatayı en aza indiren hiperdüzlemi bulur.
Genel olarak, Destek Vektör Makineleri (SVM’ler), sınıflandırma ve regresyon gibi denetimli öğrenme görevleri için güçlü bir araçtır ve farklı sınıfları maksimum düzeyde ayıran veya tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki hatayı en aza indiren yüksek boyutlu bir alanda bir hiper düzlem bularak çalışırlar.
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) İçin Ana Araçlar Nelerdir?
Destek Vektör Makinelerini (SVM’ler) uygulamak için kullanılabilecek birkaç araç ve kitaplık vardır. SVM’ler için en sık kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:
- scikit-learn: scikit-learn, SVM’leri uygulamak ve değerlendirmek için bir dizi araç içeren, makine öğrenimi için popüler bir Python kitaplığıdır. SVM’leri eğitmek ve değerlendirmek için basit bir arayüzün yanı sıra verileri ön işlemek ve dönüştürmek için araçlar sağlar.
- libsvm: libsvm, C’de uygulanan destek vektör makineleri için yaygın olarak kullanılan bir kitaplıktır. SVM’lerin verimli ve hızlı uygulamalarını sağlar ve modelleri eğitmek ve değerlendirmek için araçlar ile verileri ön işleme ve dönüştürmek için araçlar içerir.
- Weka: Weka, SVM desteği içeren bir makine öğrenimi algoritmaları ve araçları koleksiyonudur. Modellerin eğitimi ve değerlendirilmesi için grafiksel bir kullanıcı arabiriminin yanı sıra verilerin ön işlenmesi ve dönüştürülmesi için araçlar sağlar.
- R: R, SVM’leri uygulamak ve değerlendirmek için bir dizi araç ve kitaplık içeren istatistiksel hesaplama için bir programlama dilidir. Modelleri eğitmek ve değerlendirmek için işlevlerin yanı sıra verileri ön işlemek ve dönüştürmek için araçlar sağlar.
Genel olarak, Destek Vektör Makinelerini (SVM’ler) uygulamak için scikit-learn, libsvm, Weka ve R dahil olmak üzere çeşitli araçlar ve kitaplıklar vardır. Bu araçlar, SVM’leri eğitmek ve değerlendirmek için bir dizi özellik ve işlevsellik sağlar. verileri ön işleme ve dönüştürme araçları olarak.