問題 No.1115
サポートベクターマシンはデータ群を明確に分ける境界線を引くアルゴリズムである。この手法に関する記述として【不適切なもの】はどれか。
【正解の解説】
すべてのデータが完全に線形分離可能でなければ境界線を引くことができない
ソフトマージンという仕組みを使えば、一部のデータが混ざっていても境界線を引くことが可能です。したがって、すべて線形分離可能でなければならないというのは誤りです。
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【その他の選択肢の解説】
境界線と最も近いデータ点との距離であるマージンを最大化する
サポートベクターマシンは、グループ間の境界線から一番近いデータとの距離（マージン）が最も広くなるように線を引きます。
マージンを最大化する際に基準となる境界線付近のデータ点をサポートベクターと呼ぶ
境界線を決める際にギリギリの場所にいるデータ点がサポートベクターであり、これらが境界線を支える柱となります。
カーネル関数を用いることで複雑な非線形境界を表現できる
カーネル関数という特殊な計算式を使うことで、直線では分けられないデータを高次元の空間に飛ばし、そこで線を引くことで非線形に対応できます。