【Scikit-learn】サポートベクターマシンの学習ファイルを読み込む

この記事では、Pythonとscikit-learnを用いて、サポートベクタマシン(SVM)により生成した学習モデルファイルを読み込んで利用する方法とソースコードについて紹介します。

サポートベクターマシンとは

サポートベクターマシン(略称:SVM)は、教師あり学習モデルの1つです。
2クラスのパターン識別器としては非常に強力なモデルで、データの分類や回帰などで大きな効果を発揮しています。

【SVMの詳細】
サポートベクターマシンの原理

今回はデータセットを読み込んで生成した学習モデルを読み込んで使用してみました。

ソースコード

サンプルプログラムを下記に示します。

【学習ファイル】
svm.learn

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。

関連記事

Scikit-learnの導入方法や、その他の使い方については下記事で解説しています。
Scikit-learnをインストールする方法
Scikit-learn入門・使い方
機械学習のアルゴリズム入門

関連記事