margin
サポート ベクター マシン (SVM) 分類器の分類マージンを計算
説明
例
入力引数
詳細
アルゴリズム
バイナリ分類の場合、観測値 j のマージン mj は次のように定義されます。
ここで、yj ∊ {-1,1} であり、f(xj) は陽性クラスにおける観測値 j の予測スコアです。ただし一般的には、マージンの定義として mj = yjf(xj) が使用されます。
参照
[1] Christianini, N., and J. C. Shawe-Taylor. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2000.
拡張機能
バージョン履歴
R2014a で導入
参考
ClassificationSVM
| CompactClassificationSVM
| loss
| predict
| edge
| fitcsvm