問題 No.916
高い汎化性能を持つ分類アルゴリズムであるサポートベクターマシンに関する記述として、次のうち最も不適切なものはどれか。「サポートベクターマシンは、【 】」
【正解の解説】
すべての訓練データ点との距離の平均が最大になるように境界線を決定する
サポートベクターマシンは距離の平均ではなく、最も境界線に近いデータ点（サポートベクター）との距離（マージン）を最大化することに重点を置いた手法です。
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【その他の選択肢の解説】
カーネル法を用いることで線形分離不可能な複雑なデータも高次元空間で分類できる
カーネル法を用いることで、元の空間では線で分けられない複雑なデータを、高次元の空間に移すことで線形に分類可能にする手法です。
分類境界線と最も近いデータとの間の余白であるマージン最大化を行うように学習する
マージンを最大化することは、分類の境界線を明確にし、未知のデータに対しても正しく分類できるようにするための最も重要な目標です。
境界線から最も近い位置にある一部の重要なデータ点だけを基準にして最適化を行う
サポートベクターマシンは、境界から最も近い一部の重要なデータ（サポートベクター）だけを使って最適な線を作るため、計算効率が良いという特徴があります。