問題 No.470
SVMにおいて、線形分離不可能なデータをより高次元の空間に写像することで、線形分離可能にする手法はどれか。
【正解の解説】
カーネル法
データを高次元の空間に変換し、本来は境界線を引けないデータの間にもきれいに線を引けるようにする、サポートベクターマシンの魔法の道具のような手法です。
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【その他の選択肢の解説】
次元削減
データの情報の量をあえて減らして、扱いやすくしたり計算を楽にしたりする手法です。複雑すぎる地図を、大まかなルート図にするイメージです。
アンサンブル学習
複数の異なる予測モデルを組み合わせることで、一人では解決できない難しい問題も、みんなで知恵を出し合って高い精度を出す手法です。
正則化
学習の過程で「優等生すぎる（正解にこだわりすぎる）」モデルが、未知のデータに対して弱くなることを防ぐため、あえて答えを少しぼかして柔軟性を持たせる仕組みです。