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【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング22 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/
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381: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd9f-xJpY) [sage] 2019/01/31(木) 14:23:54.00 ID:Bzc7eYfkd ソフトマージンSVMは境界面近くのうまく分類できないサンプルを無視する その数がそのまま学習データでaccuracy測ったときの残差となる たぶん3次元で見たときの方が境界面近くのノイズが多かったんだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/381
382: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f79-1cI/) [sage] 2019/01/31(木) 14:57:55.14 ID:yUcU76L10 >>381 すあません、もう少しわかりやすくお願いします 不勉強で申し訳ないのですが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/382
383: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd9f-xJpY) [sage] 2019/01/31(木) 15:09:15.35 ID:Bzc7eYfkd >>381 は想像なんであってるかわからんがw SVMはなるべく二つのクラスの距離(マージン)を広く取れるような境界を選ぶ性質がある ソフトSVMは多少誤差があってもマージンを広く取る方を優先する 5次元の場合、SVMは誤差が大きい代わりにマージンが広い境界を見つけることができたのではないかということ 5次元モデルの方が汎化性能は高いかもよ 誤差とマージンのバランスはパラメータCで調整できる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/383
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