クラスの重み

サポート・ベクター・マシン(SVM)のデータにクラスの重みを実装するタイミングを学習します。

SVM分類では、重みは、ターゲット値(クラス)の相対的な重要度を示すためのバイアス・メカニズムです。

SVMモデルは、クラス全体にわたって最良の平均予測を得るために自動的に初期化されます。ただし、トレーニング・データが実際の分布を代表していない場合は、モデルにバイアスをかけて、十分に代表されていないクラス値を補正できます。クラスの重みを増やすと、そのクラスの正しい予測子の割合が増加します。