問題 No.1160
サポートベクターマシンは、データを2つのクラスに分類する境界線を決定する教師あり学習の手法である。この手法では、境界線に最も近いデータ点からの距離である【 】を最大化するように境界線を引くことで、未知のデータに対しても高い識別性能を発揮しやすいという特徴を持つ。
【正解の解説】
マージン
マージンとは、境界線とそれに最も近いデータ点（サポートベクター）との間の距離のことです。この距離をできるだけ広く確保することで、新しいデータがやってきたときにも余裕を持って正しく分類できるようになります。
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【その他の選択肢の解説】
ジニ不純度
ジニ不純度とは、決定木などで使われる指標で、データがどれだけ混ざり合っているかを表します。値が小さいほど、そのグループが特定のクラスで綺麗に分かれていることを意味します。
クラスタ
クラスタとは、似たもの同士を集めたグループのことです。教師なし学習において、データの集まりから自然なグループ分けを見つける際に用いられます。
決定係数
決定係数とは、回帰分析において、予測値が実際のデータにどれくらい当てはまっているかを示す指標です。1に近いほど予測の精度が高いことを示します。