راهنمای عملی توسعه‌دهندگان برای ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در پایتون
ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده هستند. این راهنمای عملی مراحل ساخت، تنظیم و ارزیابی مدل‌های SVM با عملکرد بالا را با استفاده از Scikit-learn پایتون ارائه می‌دهد.
۲ دقیقه مطالعه
راهنمای جامع ماشین‌های بردار پشتیبان در پایتون
ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده هستند که برای طبقه‌بندی خطی و غیرخطی، رگرسیون و شناسایی نقاط پرت استفاده می‌شوند. این مقاله یک راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهد که فراتر از مراحل ساده fit و predict می‌رود.
- پیش‌پردازش داده‌ها: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها مرحله‌ای حیاتی برای عملکرد مناسب SVM است
- ساخت Pipeline: استفاده از Pipeline برای جلوگیری از نشت داده و استانداردسازی فرآیند آموزش
- تنظیم هایپرپارامترها: استفاده از GridSearchCV برای یافتن بهترین مقادیر C و gamma
- ارزیابی مدل: تحلیل عملکرد با ماتریس آشفتگی و منحنی ROC-AUC
"هدف SVM یافتن هایپرپلن بهینه است که بیشترین فاصله را بین کلاس‌ها ایجاد کند" "ترفند کرنل قدرت واقعی SVM را در داده‌های غیرخطی جداپذیر نشان می‌دهد"
این راهنما توسعه‌دهندگان را از مفاهیم پایه تا اجرای مدل‌های آماده تولید همراهی می‌کند.