SVM Modu: Destek Vektör Makineleri
Giriş
Destek vektör makineleri (SVM’ler), gözetimli öğrenme için kullanılan güçlü bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Verileri doğrusal olmayan bir şekilde ayırmak için bir hiper düzlem kullanırlar ve sınıflandırma ve regresyon görevlerinde yaygın olarak kullanılırlar.
SVM Modu
SVM modu, SVM’lerin çalıştığı iki ana moddan biridir. Diğer mod, “tek sınıf modu”dur. SVM modu, verilerin iki veya daha fazla sınıfa ayrıldığı ikili veya çoklu sınıflandırma görevleri için kullanılır.
SVM Modunun Çalışma Prensibi
SVM modu, verileri doğrusal olmayan bir şekilde ayırmak için bir hiper düzlem kullanır. Hiper düzlem, verilerin farklı sınıflarını en iyi şekilde ayıran çizgidir. SVM, verilerdeki destek vektörlerini belirleyerek hiper düzlemi hesaplar. Destek vektörleri, hiper düzlemin her iki tarafında bulunan ve sınıflandırma sınırına en yakın veri noktalarıdır.
SVM, hiper düzlemi en geniş hale getirerek ve destek vektörlerinden en uzaktaki veri noktalarıyla arasındaki mesafeyi en üst düzeye çıkararak hesaplar. Bu, sınıflandırma sınırının daha sağlam ve genelleştirilebilir olmasını sağlar.
SVM Modunun Avantajları
- Yüksek doğruluk: SVM’ler, özellikle küçük veri kümeleri üzerinde yüksek doğruluk elde etmeleriyle bilinirler.
- Genelleştirilebilirlik: SVM’ler, eğitim verilerinde bulunmayan yeni verilere genelleştirilebilir.
- Veri boyutuna dayanıklılık: SVM’ler, yüksek boyutlu verilerle iyi çalışır.
- Çekirdek hilesi: SVM’ler, doğrusal olmayan verileri ayırmak için çekirdek hilesi kullanabilir.
SVM Modunun Dezavantajları
- Hesaplama maliyeti: SVM’leri eğitmek, özellikle büyük veri kümeleri için hesaplama açısından maliyetli olabilir.
- Parametre ayarı: SVM’lerin performansı, çekirnek işlevi ve düzenleme parametresi gibi parametrelerin dikkatli bir şekilde ayarlanmasına bağlıdır.
- Veri dengesizliği: SVM’ler, dengesiz veri kümeleriyle iyi çalışmayabilir.
Uygulamalar
SVM modu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılır:
- İkili sınıflandırma (ör. spam e-posta tespiti)
- Çoklu sınıflandırma (ör. el yazısı tanıma)
- Regresyon (ör. hava durumu tahmini)
- Anomali tespiti (ör. dolandırıcılık tespiti)
Faydalı Kaynaklar