問題 No.1011
サポートベクターマシンにおいて、未知のデータに対する予測の頑健性を最大化するために、異なるクラスのデータ点から最も離れた位置に識別境界線を引くというアプローチを【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
マージン最大化
マージン最大化は、2つのグループを分ける境界線を引くとき、どちらのグループのデータ点からもできるだけ遠い、つまり一番余裕のある位置に線を引くことで、未知のデータに対しても間違いにくい頑健な予測を目指す手法です。
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【その他の選択肢の解説】
不純度最小化
不純度最小化は、決定木などの学習で、グループを分けた後にどれだけきれいな状態（純度の高い状態）にできるかを基準に分類を行う考え方です。
主成分最大化
主成分最大化は、主成分分析(PCA)のように、データが持つ情報の広がり（分散）を最大限に保つような軸を見つける手法です。
カーネルトリック
カーネルトリックは、元のデータでは分けられない複雑な境界線を、より高い次元の空間へ変換することで、単純な線で分けられるように工夫するテクニックです。