SVM回帰

イプシロン非感受性損失関数を使用して、サポート・ベクター・マシン(SVM)の回帰問題を解決する方法を学習します。

SVMでは、回帰問題を解決するために、イプシロン非感受性損失関数が使用されます。

SVM回帰では、データ・ポイントの最大数がイプシロン幅の非感受性チューブ内に収まるような連続関数の検出が試行されます。真のターゲット値のイプシロン距離内におさまる予測は、誤差として解釈されません。

イプシロン要素は、SVM回帰用の正則化設定です。この設定によって、モデルの堅牢性と誤差のマージンのバランスがとられ、新しいデータへの最適な一般化を実現できます。