Algoritmo SVM (Máquina de Vetores de Suporte) a partir de exemplos e código (Python e R)

Índice

1. O que é a máquina de vetores de suporte?
2. Como funciona?
3. Como implementar o SVM em Python e R?
4. Como ajustar os parâmetros do SVM?
5. Prós e contras associados ao SVM

O que é a Máquina de Vetores de Suporte?

“Support Vector Machine” (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão. No entanto, é usado principalmente em problemas de classificação. Nesse algoritmo, plotamos cada item de dados como um ponto no espaço n-dimensional (onde n é o número de recursos que você tem), com o valor de cada recurso sendo o valor de uma determinada coordenada. Então, nós executamos a classificação encontrando o hiperplano que diferencia muito bem as duas classes (veja a imagem abaixo).