Отчет по форме сзв м: сроки сдачи, заполнение, бланк новой формы и образец — Контур.Экстерн

Содержание

Заполнить сведения о застрахованных лицах

Заполнить сведения о застрахованных лицах

Все организации и индивидуальные предприниматели должны сдавать отчетность в Пенсионный фонд по форме «СЗВ-М». Если численность сотрудников более 25 человек, отчет представляется только в электронном виде.

Срок сдачи

Сведения подаются ежемесячно не позднее 15 числа месяца, следующего за отчетным периодом.

Ответственность за несданную отчетность

Как сформировать

  1. В разделе «Отчетность/Пенсионный» или «Учет/Отчетность/Пенсионный» (в зависимости от конфигурации) создайте отчет «СЗВ-М Сведения о застрахованных лицах».
  2. Проверьте, правильно ли указан получатель и реквизиты организации.
  3. Перейдите в раздел «Сотрудники», нажмите «+ Сотрудник» и добавьте работников.
  4. Заполните СНИЛС и ИНН сотрудников.

Как заполнить

Подробнее о формулах расчета и содержании каждого раздела читайте здесь.

Как отправить

Проверьте и отправьте отчет. Он считается принятым, когда Пенсионный фонд пришлет положительный протокол.

  1. В разделе «ПФР» создайте новый отчет и выберите форму «СЗВ-М Сведения о застрахованных лицах».
  2. Проверьте отчетный период, представителя в ПФР и нажмите «Далее».
  3. На вкладке «Отредактировать отчет» нажмите «Сведения о застрахованных лицах».
  4. В открывшемся окне кликните «Добавить» и выберите сотрудников.
  5. Проверьте СНИЛС и ИНН работников. Если они не указаны, выделите строку с ФИО сотрудника, нажмите «Изменить» и заполните сведения.

Как заполнить

Подробнее о формулах расчета и содержании каждого раздела читайте здесь.

Также вы можете посмотреть встроенную справку по заполнению.

Как отправить

Проверьте и отправьте отчет. Он считается принятым, когда Пенсионный фонд пришлет положительный протокол.

  1. В разделе «Пенсионный» создайте отчет и выберите форму «СЗВ-М Сведения о застрахованных лицах».
  2. Нажмите «Сведения о застрахованных лицах».
  3. В открывшемся окне кликните «Добавить» и выберите сотрудников.
  4. Убедитесь, что у каждого работника указаны СНИЛС и ИНН работников. Если нет, откройте сведения о сотруднике и заполните их.
  5. В разделе «Реквизиты» проверьте данные организации, получателя и подписанта.

Как заполнить

Подробнее о формулах расчета и содержании каждого раздела читайте здесь.

Также вы можете посмотреть встроенную справку по заполнению.

Как отправить

Проверьте и отправьте отчет. Он считается принятым, когда Пенсионный фонд пришлет положительный протокол.

Нашли неточность? Выделите текст с ошибкой и нажмите ctrl + enter.

С 30 мая действует новая форма отчета СЗВ-М для ПФР

Правление ПФР постановлением от 15 апреля 2021 года № 103п обновило форму отчета СЗВ-М («Сведения о застрахованных лицах»). Вступила в силу новая форма 30 мая 2021 года. Поэтому использовать ее работодатели должны уже при отправке отчетности за май.

Напомним, что СЗВ-М – это форма ежемесячной отчетности в ПФР, которую сдают все организации и ИП, имеющие наемных работников по трудовым договорам или договорам ГПХ, включая сотрудников, находящихся в декрете или отпуске, а также тех, с кем в отчетном месяце был расторгнут рабочий договор.

Сроки сдачи СЗВ-М – до 15-го числа месяца, следующего за отчетным. Так, отчет по новой форме СЗВ-М за май нужно сдать до 15 июня 2021 года.

Что изменилось в бумажной форме СЗВ-М

Существенно – ничего. Основных изменений три:

Правила заполнения формы вынесены в отдельный порядок, что абсолютно ничего не меняет в вашей работе при заполнении формы.

Тип формы теперь нужно прописывать полностью, вместо используемых ранее сокращений. Например: «исходящая» вместо «исхд».

Последнее скорее уточнение, а не изменение. СЗВ-М теперь нужно сдавать на директоров, являющихся единственными учредителями компании. 

Что изменилось в электронной форме СЗВ-М

Ничего. Электронная форма СЗВ-М осталась неизменной. С порядком ее сдачи вы можете ознакомиться в постановлении Правления ПФР от 7 декабря 2016 года № 1077п.

Дело в том, что при отправке электронной формы часть изменений, внесенных в бумажный вариант, не будут иметь значения. Например, изменение об отмене сокращений не играет никакой роли для электронной СЗВ-М, так как в электронном варианте тип формы указывается с помощью кода, то есть его не нужно прописывать словами.

Отчетность в ПФР – без проблем с сервисами Такском

Форма отчета СЗВ-М максимально простая и не громоздкая, однако многие бухгалтеры и кадровики совершают ошибки при ее заполнении. А еще это одна из форм, по которой ежедневно выписывается наибольшее число штрафов.

Максимально минимизировать вероятность ошибки можно, используя сервисы для электронной отчетности. Тем более, что в электронной СЗВ-М, как мы уже сообщили, ничего не поменялось.

Во-первых, вам не придется следить за новостями об обновлениях – все формы отчетности, представленные в программных продуктах Такском, актуальны на сегодняшний день и отвечают последним изменениям законодательства.

Во-вторых, при заполнении форм отчетности вы видите текстовые подсказки по их заполнении – очень удобно, чтобы не обращаться за помощью к дополнительным интернет ресурсам.

В-третьих, во всех сервисах Такском для отчетности через интернет встроена автоматическая система проверки на ошибки, которая не даст вам отправить некорректно заполненный отчет или отчет с пропущенными полями.

Узнать подробнее о преимуществах электронной отчетности и подобрать тарифный план вы можете здесь.

Отправить

Запинить

Твитнуть

Поделиться

Поделиться

Как сдать отчет по форме СЗВ-М?



Получать статьи на почту

 

Подключите сервис 1С-Отчетность бесплатно на 30 дней!

Шаг 1. Открытие раздела Документы персучета

В программе 1С заходим во вкладку Отчетность, справки и выбираем Документы персучета.

Рис. 1. Вкладка Отчетность, справки в 1С: ЗУП ред. 3.1

Шаг 2. Создание отчета по форме СЗВ-М

В отрывшемся разделе Документы персучета нажимаем на кнопку Создать и выбираем Сведения о застрахованных лицах, СЗВ-М.

Рис. 2. Раздел Документы персучета

Шаг 3. Заполнение отчета по форме СЗВ-М

В отчете выбираем отчетный период и тип формы «Исходная». Нажимаем кнопку Заполнить.

Рис. 3. Заполнение отчета о застрахованных лицах

Шаг 4. Проверка корректности заполнения отчета

Сервис позволяет запустить программу, проверяющую корректность заполнения отчета.

На кнопке Отправить нажмите на стрелку вниз и выберите Проверить в Интернете.

Рис. 4. Проверка корректности заполнения отчета

В открывшемся окне заполните согласие на передачу персональных данных и нажмите Продолжить.

Рис. 5. Форма согласия на передачу персональных данных

По итогам проверки отчета программа выдаст сообщение. Если ошибок в отчете не обнаружено, переходите к следующему шагу.

Рис. 6. Сообщение об отсутствии ошибок в отчете

Шаг 5. Отправка отчета в Пенсионный фонд РФ

На кнопке Отправить нажмите на стрелку вниз и выберите

Отправить в ПФР.

Рис. 7. Отправка отчета в ПФР

Подтвердите, что отчет заполнен полностью и корректно, нажмите отправить.

Рис. 8. Подтверждение отправки отчета

Далее вы увидите сообщение о том, что отчет успешно отправлен в ПФР.

Рис. 9. Сообщение о сдаче отчета

Шаг 6. Проверка отправки отчета

Для того чтобы проверить отправку отчета в разделе Отчетность, справки, зайдите в раздел 1С-Отчетность.

Рис. 10. Вкладка Отчетность, справки в 1С: ЗУП ред. 3.1

В разделе Отчеты можно увидеть отправленные в контролирующие органы документы и их статус. Отчет по форме СЗВ-М сразу после отправки будет иметь статус Отправлено в ПФР.

Рис. 11. Вкладка Отчеты в разделе 1С-Отчетность

После обновления информации с контролирующими органами статус отчета должен измениться на Отчет успешно сдан

.

С сервисом 1С-Отчетность сдать отчет просто и удобно. Вы можете оформить у нас бесплатный доступ на месяц к сервису, для того чтобы попробовать в работе все преимущества.

Подключите сервис бесплатно на 30 дней!

Ответы на часто возникающие вопросы

Когда сдавать отчет

Отчет о застрахованных лицах необходимо сдавать до 15-го числа месяца, следующего за отчетным.

Кому нужно сдавать отчет

Всем организациям и ИП, имеющим в найме сотрудников по трудовому и гражданско-правовому договору, необходимо подавать в ПФР сведения о застрахованных лицах.

В отчет должны включаться сотрудники в декрете, отпуске и уволившиеся в рамках отчетного периода.

Можно ли сдавать отчет досрочно

Отчет можно сдать с 1-го числа месяца, следующего за отчетным.

Как исправить ошибку в отчете

Чтобы исправить ошибку в сведениях отчета по форме СЗВ-М, необходимо заполнить и отправить дополняющую/отменяющую форму. 

Остались вопросы?

Наши специалисты свяжутся с вами, чтобы уточнить подробности!

СЗВ-ТД и СЗВ-M за май 2021

СЗВ-М и СЗВ-ТД — это два отчёта, подавать которые нужно ежемесячно. Отчёт СЗВ-М за май 2021 года заполняется уже по новой форме, а новый бланк СЗВ-ТД начинается действовать с июля 2021 года. Разберёмся в изменениях, которым подверглись оба ежемесячных отчёта.



СЗВ-М

Общие сведения о форме и обзор изменений

СЗВ-М — документ, в котором представлены сведения о застрахованных лицах. Подавать отчёт по итогам месяца должны все страхователи: организации (в т. ч. иностранные, которые работают в России), индивидуальные предприниматели, а также адвокаты, частные детективы и нотариусы.

Исключение: индивидуальные предприниматели, адвокаты, частные детективы и нотариусы могут не сдавать СЗВ-М, если у них нет наёмных сотрудников и подрядчиков.

Изначально форму утвердили ещё в 2016 году, последний раз в таком виде её подавали за апрель 2021 года. С 30 мая этого года начинает действовать новая форма (Постановление Правления ПФ РФ от 15.04.2021 N 103п), и подавать за этот месяц её нужно уже в июне.

Смысл документа остался нетронутым, изменился только внешний вид бланка. В предыдущем Постановлении (№ 83п от 01.02.2016), которое утвердило уже прежнюю форму отчёта, не было пояснений по его заполнению, — они были представлены непосредственно в самом бланке. Главным нововведением в форму стало исключение этой информации из документа, а порядок заполнения привели в Приложении 1 к Постановлению.

Важно: теперь при заполнении графы «Тип формы (Код)» писать её название нужно полностью, а не сокращённо, как было принято в старом бланке.

Порядок заполнения отчёта, приведённый в Постановлении, подробнее, чем пояснения, которые раньше давались в самом бланке. Он помогает разобраться с некоторыми вопросами, например, теперь можно с уверенностью сказать, что директоров-единственных учредителей включать в документ нужно обязательно. Раньше этот момент был под вопросом.

Заполнение формы и образец

Сдать СЗВ-М можно в электронном формате или на бумажном носителе до 15 числа месяца, следующего за отчётным. СЗВ-М за май 2021 года нужно сдать до 15 июня.

Важно: если количество физических лиц, включённых в отчёт, равно или превышает 25 человек, отчёт нужно подавать исключительно в электронном виде и подписывать его квалифицированной электронной подписью.

Сам отчёт СЗВ-М состоит из четырёх разделов:

  1. Реквизиты страхователя. В этом разделе нужно указать регистрационный номер в ПФР, полное или сокращённое название организации, а также ИНН и КПП.

  2. Отчётный период календарного года. Эта строка заполняется в формате ММ ГГГГ.

  3. Тип формы (код). Заполнить эту строку нужно в соответствии с той формой, которая подаётся: «Исходная», «Дополняющая» или «Отменяющая».

  4. Сведения о застрахованных лицах. В таблицу нужно вписать всех работников, на которых распространяется обязательное пенсионное страхование. На каждое застрахованное лицо должно быть заполнено его Ф.И.О., СНИЛС и ИНН. № п/п указывается в порядке возрастания.

Внизу бланка нужно поставить подпись и Ф.И.О. заполнившего документ, а также написать название должности руководителя и дату заполнения. При наличии, нужно поставить печать.

Бланк СЗВ-М с мая 2021 года выглядит следующим образом:

СЗВ-ТД

Общие сведения о форме

СЗВ-ТД — документ, в котором представлены сведения о трудовой деятельности застрахованных лиц. С января 2020 года отчёт подают все работодатели, у которых есть работники, даже если работник всего один. Это правило относится как к организациям, так и к индивидуальным предпринимателям.

Сведения о трудовой деятельности — это аналог трудовой книжки, представленный в электронном формате. Сдавать отчёт нужно только по тем сотрудникам, статус которых в отчётный период изменился. К таким изменениям относят:

  • приём на работу;

  • увольнение;

  • изменения названия страхователя;

  • установление страхователю новой профессии, специальности или квалификации;

  • перевод на другую работу;

  • запрет на занятие должности;

  • подача заявление о выборе трудовой книжки (электронный или бумажный формат).

Исходя из этого следует, что подавать нулевой отчёт не нужно. То есть если за отчётный месяц ни у одного из работников не изменился статус, подавать пустой бланк в таком случае не требуется.

Какие изменения будут с июля

Новая форма СЗВ-ТД утверждена Постановлением Правления ПФ РФ № 769п от 27 октября 2020 года. Её положения вступают в силу 1 июля 2021 года, следовательно, на новом бланке сведения о застрахованных лицах нужно подавать уже за июнь, а за май — на прежнем.

Итак, в форму СЗВ-ТД внесли следующие изменения:

  1. Добавили раздел «Сведения о работодателе, правопреемником которого является страхователь».

  2. В табличную часть добавили пункт «Работа в районах Крайнего Севера или местностях, приравненных к районам Крайнего Севера».

  3. Изменили графу «Код выполняемой функции» и пересмотрели порядок её заполнения.

Заполнение формы и образец

Как и в случае с СЗВ-М, СЗВ-ТД нужно подавать в электронном виде, если у работодателя больше 24 работников. Если работников 24 и меньше, то подавать документ он имеет право и на бумажном носителе.

Чтобы подать документ в электронном виде, нужна квалифицированная электронная подпись. Для этой цели подойдёт «Астрал-ЭТ», кроме того, её можно использовать для регистрации онлайн-кассы, работы на госпорталах и участия в торгах.

Ещё одно сходство с документом, о котором мы говорили в прошлом разделе, это дата подачи. СЗВ-ТД подаётся ежемесячно до 15 числа, то есть за май документ нужно подать до 15 июня.

Рассмотрим порядок заполнения бланка.

  1. Сведения о страхователе. В этом разделе необходимо указать наименование организации в соответствии с учредительными документами, ИНН, КПП, а также регистрационный номер в ПФР.

  2. Сведения о работодателе, правопреемником которого является страхователь. Этот раздел заполняется правопреемником страхователя о работодателе, который в настоящее время снят с учёта в качестве страхователя. Раздел заполняется только при необходимости. Порядок заполнения реквизитов идентичен первому разделу бланка.

  3. Сведения о зарегистрированном лице. В отведённых графах нужно указать Ф.И.О. зарегистрированного лица, его дату рождения и СНИЛС.

  4. Сведения о дате подачи заявления. Здесь нужно заполнить одну из строк в зависимости от того, предоставляются ли сведения о трудовой деятельности или продолжается их ведение. Могут быть заполнены обе строки, но даты в них должны стоять разные.

  5. Табличная часть. По порядку заполняются все графы таблицы, подробно остановимся только на тех графах, где произошли изменения. В графе «Работа в районах Крайнего Севера или местностях, приравненных к районам Крайнего Севера» при необходимости нужно указать код РКС или МКС соответственно. В графе «Код выполняемой функции» указывается кодовое обозначение занятия в соответствии с занимаемой должностью по ОКЗ (Общероссийский классификатор занятий).

Внизу нужно поставить подпись и Ф.И.О. заполнившего документ, а также написать название должности руководителя и дату заполнения. При наличии, нужно поставить печать.

Сам бланк СЗВ-ТД с июля 2021 года будет выглядеть следующим образом:

СЗВ-М и СЗВ-ТД удобно заполнять в веб-сервисе «Астрал Отчёт 5.0». Все типы отчётов всегда имеют актуальную версию.

о СЗВ-М, СЗВ-СТАЖ и СЗВ-ТД

17 февраля стал днем-дедлайном, в который работодатели должны были уложиться, чтобы впервые отправить в Пенсионный фонд новую форму отчетности – СЗВ-ТД. Ее появление связано с постепенным переходом на электронные трудовые книжки. Так работодатели помогают формировать сведения о трудовой деятельности работников в электронном формате на базе систем фонда. И форма СЗВ-ТД помогает перенести эти сведения в электронную систему.

Обязанность представлять форму СЗВ-ТД продиктована вступлением в силу Федерального закона от 16.12.2019 № 436-ФЗ. Она готовится на всех зарегистрированных работников, независимо от того, остаются ли они с бумажной трудовой книжкой или переходят на электронную, в том числе на совместителей, иностранцев, дистанционных работников и др.

Под зарегистрированными лицами следует понимать физлица, которым открыт индивидуальный лицевой счет в системе индивидуального (персонифицированного) учета, в том числе в целях обеспечения реализации их прав в системе обязательного пенсионного страхования, учета сведений о трудовой деятельности, а также в целях предоставления государственных и муниципальных услуг и исполнения государственных и муниципальных функций.

Обязанность по сдаче нового отчета не зависит от размера организации (она касается и ИП тоже), а также от численности работников – даже если у работодателя только один работник, он обязан сдать СЗВ-ТД.

Предусмотрены несколько кадровых событий для подачи формы СЗВ-ТД:

  • прием на работу;
  • перевод на другую постоянную работу;
  • увольнение;
  • подача зарегистрированными лицами заявлений о продолжении ведения страхователем трудовых книжек в соответствии со ст. 66 ТК РФ либо о предоставлении страхователем зарегистрированным лицам сведений о трудовой деятельности в соответствии со ст. 66.1 ТК РФ (то есть подают заявление о выборе бумажной трудовой или электронной трудовой книжки).

Страхователи заполняют и представляют форму СЗВ-ТД на всех зарегистрированных лиц, которые состоят в трудовых отношениях. На тех, кто оформлен по договору ГПХ, форма не подается.

Особенно отметим, что в составе отчетности передаются сведения по последнему месту работы, а не по всей деятельности работника.

один директор без зарплаты, ИП с работниками, учредители

Хотя отчетность по СЗВ-М действует уже больше года, но вопросы о том, на кого и в каких случаях подается данная форма, еще остаются. И для избегания негативных последствий для компании этот вопрос следует внимательно изучить.

Кто и когда сдает отчет СЗВ-М

СЗВ-М сдают:

  • Компании, организации, включая и их обособленные структуры.
  • ИП.
  • Практикующие в юридической сфере частным образом (адвокаты, нотариусы и т. д.) за свой нанятый персонал.

По общему требованию отчетность СЗВ-М заполняется:

  • На каждого официально устроенного сотрудника (по трудовому договору), если договор заключен, расторгнут или действует в периоде, подлежащем отчету перед ПФ.
  • На всех физлиц, если они сотрудничают на основании договоров подряда или любых других ГПД начинающихся, действующих или заканчивающихся в данный отчетный период.
  • На иных лиц, получающих денежные выплаты, на которые насчитываются страховые взносы по законодательству РФ.

Нюансы подачи

Это в общем случае, но по некоторым «фигурантам» СЗВ-М требуется отдельное разъяснение:

  • Один директор без зарплаты. Если руководитель компании не получает зарплату, но трудовой договор с ним не расторгнут, подается «нулевой» отчет. А если кроме отсутствия выплат разорван контракт, СЗВ-М не подается, даже если директор фактически продолжает выполнять свою работу.
  • Директор без трудового договора. Если при этом директор не получает никакие официальные деньги от компании (например по ГПД), СЗВ-М не оформляется. Но если есть выплаты, облагаемые страховыми взносами – включение в отчет обязательно.
  • Члены совета директоров. Если с членом совета директоров заключен обычный договор или ГПД, и он получает вознаграждение за работу в компании, на которое начисляется страховка, то в СЗВ-М его включают.
  • ИП за себя. При отсутствии наемных работников предприниматель данный отчет не подает, в том числе и на себя.
  • ИП с работниками. Если у предпринимателя есть действующие договора с наемными работниками или договора подряда, то он подает форму отчетности на них по общепринятым правилам. Себя в этот отчет ИП не включает.

Кто и когда сдает отчет СЗВ-М, расскажет данное видео:

Кадры и бухгалтерия

Этот вопрос нормативно не отрегулирован. Поэтому допускаются оба варианта. При этом:

  • На некоторых небольших предприятиях кадровая служба отсутствует, поэтому подача СЗВ-М – удел бухгалтера.
  • Если же отдел кадров имеется, то удобнее этой отчетностью заниматься именно им, так как у них наиболее полная и оперативная информация о данных своих сотрудников.

Кого включать в документ

Исходя из вышеизложенного, можно сделать окончательный вывод о том, кого включать в отчет СЗВ-М. Это:

  • Всех сотрудников, имеющих действующие договора (хотя бы на часть отчетного периода) независимо от того, получали они выплаты в этом месяце или нет.
  • Работников по договорам подряда и ГПД.
  • Всех, кто получал какие-либо выплаты в компании, на которые были начислены страховые взносы, в том числе и внештатных сотрудников и совместителей.
  • Лиц, временно не работающих в компании, но имеющих с ней действующий договор, например, декретниц.

Кто может подписывать отчет

При заполнении заключительных реквизитов СЗВ-М, действуют следующие правила:

  • Право подписи данной формы принадлежит руководителю компании.
  • Если форму подает ИП на своих сотрудников, то подписывает он, указывая в графе «должность» – индивидуальный предприниматель.
  • При наличии официальной печати – ее оттиск на бланке обязателен.
  • Если руководитель фирмы, по каким либо причинам отсутствует, подписать отчет может уполномоченное доверенностью лицо.
  • Номер доверенности вносится в графу в качестве дополнительных сведений.

Как отражать в СЗВ-М учредителей

В случае с учредителями, можно рассмотреть несколько возможных вариантов:

  • Если учредитель не имеет с основанной им компанией договорных отношений, не получает никаких выплат кроме дивидендов (на которые не насчитываются страховые взносы), то на него СЗВ-М не подается.
  • Если учредитель участвует в руководстве компанией на основе договора и получает за это зарплату, то он включается в СЗВ-М.

Если фирма, руководимая учредителем, не осуществляет свою деятельность, то данный вид отчетности не подается даже в нулевом варианте.

Еще больше полезной информации по вопросу вы найдете в видео ниже:

Машина опорных векторов - Введение в алгоритмы машинного обучения | Рохит Ганди

Стоимость равна 0, если прогнозируемое и фактическое значения имеют один и тот же знак. Если это не так, мы рассчитываем размер убытка. Мы также добавляем параметр регуляризации функции стоимости. Цель параметра регуляризации - уравновесить максимизацию маржи и убыток. После добавления параметра регуляризации функции стоимости выглядят следующим образом.

Функция потерь для SVM

Теперь, когда у нас есть функция потерь, мы берем частные производные по весам, чтобы найти градиенты.Используя градиенты, мы можем обновить наши веса.

Градиенты

Когда нет ошибочной классификации, т.е. наша модель правильно предсказывает класс нашей точки данных, нам нужно только обновить градиент из параметра регуляризации.

Обновление градиента - без ошибочной классификации

Когда есть неправильная классификация, то есть наша модель делает ошибку при прогнозировании класса нашей точки данных, мы включаем потерю вместе с параметром регуляризации для выполнения обновления градиента.

Обновление градиента - неправильная классификация

Реализация SVM в Python

Набор данных, который мы будем использовать для реализации нашего алгоритма SVM, - это набор данных Iris.Вы можете скачать его по этой ссылке.

Поскольку набор данных Iris состоит из трех классов, мы удалим один из классов. Это оставляет нам проблему классификации бинарных классов.

Визуализация точек данных

Кроме того, нам доступны четыре функции. Мы будем использовать только две функции, а именно длину чашелистика и длину лепестка. Мы берем эти две функции и наносим их на график для визуализации. Из приведенного выше графика вы можете сделать вывод, что для разделения точек данных можно использовать линейную линию.

Мы извлекаем необходимые функции и разделяем их на данные для обучения и тестирования.90% данных используются для обучения, а остальные 10% используются для тестирования. Теперь давайте создадим нашу модель SVM, используя библиотеку numpy.

α (0,0001) - скорость обучения, а параметр регуляризации λ установлен на 1 / эпох. Следовательно, значение регуляризации уменьшает количество возрастов эпох.

Теперь мы обрезаем веса, так как тестовые данные содержат только 10 точек данных. Мы извлекаем функции из тестовых данных и прогнозируем значения. Мы получаем прогнозы, сравниваем их с фактическими значениями и печатаем точность нашей модели.

Точность нашей модели SVM

Есть еще один простой способ реализовать алгоритм SVM. Мы можем использовать библиотеку Scikit learn и просто вызвать связанные функции для реализации модели SVM. Количество строк кода значительно сокращается, если слишком мало строк.

Заключение

Машина опорных векторов - это элегантный и мощный алгоритм. Используйте его с умом 🙂

% PDF-1.6 % 1609 0 объект > эндобдж xref 1609 815 0000000016 00000 н. 0000019515 00000 п. 0000020555 00000 п. 0000020688 00000 п. 0000020726 00000 п. 0000030980 00000 п. 0000031210 00000 п. 0000031359 00000 п. 0000031546 00000 п. 0000031695 00000 п. 0000031883 00000 п. 0000032794 00000 п. 0000033004 00000 п. 0000033043 00000 п. 0000033133 00000 п. 0000044607 00000 п. 0000052423 00000 п. 0000057616 00000 п. 0000062715 00000 н. 0000067276 00000 н. 0000072185 00000 п. 0000072388 00000 п. 0000072945 00000 п. 0000073126 00000 п. 0000075476 00000 п. 0000075941 00000 п. 0000076156 00000 п. 0000077306 00000 п. 0000078286 00000 п. 0000079474 00000 п. 0000080059 00000 п. 0000081243 00000 п. 0000085475 00000 п. 0000093544 00000 п. 0000096237 00000 п. 0000104587 00000 н. 0000110521 00000 п. 0000111822 00000 н. 0000111883 00000 н. 0000111930 00000 н. 0000111982 00000 н. 0000112288 00000 н. 0000112476 00000 н. 0000112899 00000 н. 0000113087 00000 н. 0000113620 00000 н. 0000113742 00000 н. 0000127831 00000 н. 0000127872 00000 н. 0000128407 00000 н. 0000128525 00000 н. 0000152199 00000 н. 0000152240 00000 н. 0000152738 00000 н. 0000152837 00000 н. 0000153515 00000 н. 0000153669 00000 н. 0000154272 00000 н. 0000154427 00000 н. 0000154582 00000 н. 0000155193 00000 н. 0000155348 00000 н. 0000155946 00000 н. 0000156101 00000 н. 0000156256 00000 н. 0000156410 00000 н. 0000156565 00000 н. 0000156720 00000 н. 0000156874 00000 н. 0000157029 00000 н. 0000157183 00000 н. 0000157338 00000 н. 0000157493 00000 н. 0000157646 00000 н. 0000157801 00000 н. 0000157955 00000 н. 0000158110 00000 н. 0000158263 00000 н. 0000158417 00000 н. 0000158571 00000 н. 0000158725 00000 н. 0000158878 00000 н. 0000159033 00000 н. 0000159188 00000 н. 0000159342 00000 н. 0000159497 00000 н. 0000159651 00000 н. 0000159805 00000 н. 0000159959 00000 н. 0000160113 00000 п. 0000160267 00000 н. 0000160421 00000 н. 0000160575 00000 н. 0000160730 00000 н. 0000160885 00000 н. 0000161039 00000 н. 0000161194 00000 н. 0000161348 00000 н. 0000161503 00000 н. 0000161657 00000 н. 0000161811 00000 н. 0000161965 00000 н. 0000162119 00000 н. 0000162273 00000 н. 0000162428 00000 н. 0000162583 00000 н. 0000162736 00000 н. 0000162891 00000 н. 0000163046 00000 н. 0000163202 00000 н. 0000163358 00000 н. 0000163514 00000 н. 0000163670 00000 н. 0000163828 00000 н. 0000163984 00000 н. 0000164139 00000 н. 0000164736 00000 н. 0000164893 00000 н. 0000165470 00000 н. 0000165626 00000 н. 0000166212 00000 н. 0000166368 00000 н. 0000166934 00000 н. 0000167091 00000 н. 0000167249 00000 н. 0000167405 00000 н. 0000167560 00000 н. 0000167715 00000 н. 0000167872 00000 н. 0000168027 00000 н. 0000168182 00000 н. 0000168337 00000 н. 0000168494 00000 н. 0000168651 00000 п. 0000168808 00000 н. 0000168965 00000 н. 0000169120 00000 н. 0000169276 00000 н. 0000169433 00000 н. 0000169590 00000 н. 0000169747 00000 н. 0000169902 00000 н. 0000170059 00000 н. 0000170216 00000 н. 0000170371 00000 н. 0000170528 00000 н. 0000170684 00000 н. 0000170840 00000 н. 0000170997 00000 н. 0000171154 00000 н. 0000171310 00000 н. 0000171467 00000 н. 0000171622 00000 н. 0000171779 00000 н. 0000171936 00000 н. 0000172091 00000 н. 0000172248 00000 н. 0000172405 00000 н. 0000172562 00000 н. 0000172719 00000 н. 0000172876 00000 н. 0000173033 00000 н. 0000173190 00000 н. 0000173345 00000 н. 0000173502 00000 н. 0000173659 00000 н. 0000173816 00000 н. 0000173973 00000 н. 0000174130 00000 н. 0000174287 00000 н. 0000174443 00000 н. 0000174599 00000 н. 0000174756 00000 н. 0000174912 00000 н. 0000175199 00000 н. 0000175350 00000 н. 0000175505 00000 н. 0000175662 00000 н. 0000175819 00000 н. 0000175976 00000 н. 0000176133 00000 н. 0000176289 00000 н. 0000176446 00000 н. 0000176603 00000 н. 0000176760 00000 н. 0000176917 00000 н. 0000177074 00000 н. 0000177229 00000 н. 0000177385 00000 н. 0000177541 00000 н. 0000177696 00000 н. 0000177853 00000 н. 0000178010 00000 н. 0000178167 00000 н. 0000178323 00000 н. 0000178480 00000 н. 0000178637 00000 н. 0000178793 00000 н. 0000178947 00000 н. 0000179103 00000 н. 0000179259 00000 н. 0000179416 00000 н. 0000179573 00000 н. 0000179729 00000 н. 0000179886 00000 н. 0000180043 00000 н. 0000180198 00000 п. 0000180354 00000 н. 0000180510 00000 н. 0000180665 00000 н. 0000180821 00000 н. 0000180978 00000 н. 0000181135 00000 н. 0000181719 00000 н. 0000181873 00000 н. 0000182442 00000 н. 0000182596 00000 н. 0000183166 00000 н. 0000183321 00000 н. 0000183476 00000 н. 0000184038 00000 н. 0000184193 00000 н. 0000184347 00000 н. 0000184501 00000 н. 0000184656 00000 н. 0000184811 00000 н. 0000184966 00000 н. 0000185121 00000 н. 0000185273 00000 н. 0000185426 00000 н. 0000185579 00000 п. 0000185734 00000 н. 0000185887 00000 н. 0000186042 00000 н. 0000186197 00000 н. 0000186352 00000 н. 0000186506 00000 н. 0000186661 00000 н. 0000186816 00000 н. 0000186970 00000 н. 0000187124 00000 н. 0000187279 00000 н. 0000187432 00000 н. 0000187586 00000 н. 0000187741 00000 н. 0000187896 00000 н. 0000188051 00000 н. 0000188206 00000 н. 0000188361 00000 н. 0000188516 00000 н. 0000188670 00000 н. 0000188824 00000 н. 0000188978 00000 н. 0000189132 00000 н. 0000189286 00000 н. 0000189441 00000 н. 0000189592 00000 н. 0000189747 00000 н. 0000189901 00000 н. 00001

00000 н. 00001

00000 н. 00001

00000 н. 00001 00000 н. 00001

00000 н. 00001

00000 н. 00001 00000 н. 00001
  • 00000 н. 00001

    00000 н. 00001

    00000 н. 0000191603 00000 н. 0000191758 00000 н. 0000191912 00000 н. 0000192067 00000 н. 0000192222 00000 н. 0000192377 00000 н. 0000192531 00000 н. 0000192685 00000 н. 0000192839 00000 н. 0000192993 00000 н. 0000193148 00000 н. 0000193301 00000 н. 0000193455 00000 н. 0000193609 00000 н. 0000193762 00000 н. 0000193915 00000 н. 0000194070 00000 н. 0000194225 00000 н. 0000194379 00000 н. 0000194533 00000 н. 0000194686 00000 н. 0000195305 00000 н. 0000195460 00000 н. 0000195615 00000 н. 0000195769 00000 н. 0000195924 00000 н. 0000196078 00000 н. 0000196233 00000 н. 0000196387 00000 н. 0000196542 00000 н. 0000196697 00000 н. 0000196851 00000 н. 0000197005 00000 н. 0000197159 00000 н. 0000197314 00000 н. 0000197469 00000 н. 0000197623 00000 н. 0000197777 00000 н. 0000197931 00000 н. 0000198087 00000 н. 0000198632 00000 н. 0000198789 00000 н. 0000199323 00000 н. 0000199480 00000 н. 0000200022 00000 н. 0000200178 00000 н. 0000200706 00000 н. 0000200862 00000 н. 0000201019 00000 н. 0000201174 00000 н. 0000201709 00000 н. 0000201866 00000 н. 0000202383 00000 н. 0000202540 00000 н. 0000203058 00000 н. 0000203215 00000 н. 0000203735 00000 н. 0000203892 00000 н. 0000204049 00000 н. 0000204204 00000 н. 0000204361 00000 н. 0000204518 00000 н. 0000204675 00000 н. 0000204832 00000 н. 0000204987 00000 н. 0000205143 00000 н. 0000205299 00000 н. 0000205456 00000 н. 0000205613 00000 н. 0000205770 00000 н. 0000205926 00000 н. 0000206083 00000 н. 0000206239 00000 н. 0000206396 00000 н. 0000206553 00000 н. 0000206707 00000 н. 0000206861 00000 н. 0000207018 00000 н. 0000207175 00000 н. 0000207332 00000 н. 0000207489 00000 н. 0000207646 00000 н. 0000207803 00000 н. 0000207959 00000 н. 0000208116 00000 н. 0000208273 00000 н. 0000208428 00000 н. 0000208584 00000 н. 0000208740 00000 н. 0000208897 00000 н. 0000209054 00000 н. 0000209210 00000 н. 0000209366 00000 н. 0000209523 00000 н. 0000209678 00000 н. 0000209835 00000 н. 0000209992 00000 н. 0000210147 00000 н. 0000210304 00000 п. 0000210461 00000 п. 0000210617 00000 н. 0000210774 00000 п. 0000210931 00000 н. 0000211087 00000 н. 0000211244 00000 н. 0000211401 00000 п. 0000211557 00000 н. 0000211713 00000 н. 0000211869 00000 н. 0000212025 00000 н. 0000212182 00000 н. 0000212339 00000 н. 0000212495 00000 н. 0000212652 00000 н. 0000212809 00000 н. 0000212966 00000 н. 0000213123 00000 н. 0000213280 00000 н. 0000213437 00000 п. 0000213591 00000 н. 0000213748 00000 н. 0000213905 00000 н. 0000214062 00000 н. 0000214218 00000 н. 0000214375 00000 н. 0000214531 00000 н. 0000214687 00000 н. 0000214844 00000 н. 0000215001 00000 н. 0000215158 00000 н. 0000215313 00000 н. 0000215470 00000 н. 0000215627 00000 н. 0000215784 00000 н. 0000215941 00000 н. 0000216098 00000 н. 0000216255 00000 н. 0000216412 00000 н. 0000216569 00000 н. 0000216726 00000 н. 0000216883 00000 н. 0000217038 00000 п. 0000217192 00000 н. 0000217349 00000 п. 0000217506 00000 н. 0000217662 00000 н. 0000217818 00000 н. 0000217975 00000 н. 0000218130 00000 н. 0000218287 00000 н. 0000218444 00000 н. 0000218600 00000 н. 0000218755 00000 н. 0000218911 00000 п. 0000219068 00000 н. 0000219225 00000 н. 0000219381 00000 п. 0000219538 00000 п. 0000219693 00000 п. 0000219849 00000 н. 0000220006 00000 н. 0000220162 00000 н. 0000220318 00000 н. 0000220475 00000 н. 0000220631 00000 н. 0000220788 00000 н. 0000220945 00000 н. 0000221102 00000 п. 0000221259 00000 н. 0000221415 00000 н. 0000221571 00000 н. 0000221728 00000 н. 0000221885 00000 н. 0000222042 00000 н. 0000222199 00000 н. 0000222355 00000 н. 0000222512 00000 н. 0000222669 00000 н. 0000222826 00000 н. 0000222983 00000 н. 0000223138 00000 н. 0000223294 00000 н. 0000223450 00000 н. 0000223607 00000 н. 0000223762 00000 н. 0000223919 00000 н. 0000224075 00000 н. 0000224232 00000 н. 0000224388 00000 н. 0000224543 00000 н. 0000224700 00000 н. 0000224857 00000 н. 0000225014 00000 н. 0000225171 00000 н. 0000225328 00000 н. 0000225484 00000 н. 0000225641 00000 н. 0000225797 00000 н. 0000225954 00000 н. 0000226110 00000 н. 0000226263 00000 н. 0000226420 00000 н. 0000226577 00000 н. 0000226733 00000 н. 0000226889 00000 н. 0000227046 00000 н. 0000227203 00000 н. 0000227359 00000 н. 0000227515 00000 н. 0000227672 00000 н. 0000227828 00000 н. 0000227985 00000 н. 0000228141 00000 п. 0000228297 00000 н. 0000228454 00000 н. 0000228611 00000 н. 0000228768 00000 н. 0000228924 00000 н. 0000229081 00000 н. 0000229237 00000 н. 0000229393 00000 н. 0000229549 00000 н. 0000229705 00000 н. 0000229862 00000 н. 0000230017 00000 н. 0000230172 00000 н. 0000230327 00000 н. 0000230482 00000 н. 0000230637 00000 п. 0000231166 00000 н. 0000231321 00000 н. 0000231476 00000 н. 0000231996 00000 н. 0000232151 00000 н. 0000232676 00000 н. 0000232831 00000 н. 0000233348 00000 п. 0000233503 00000 н. 0000233658 00000 п. 0000233812 00000 н. 0000233967 00000 н. 0000234122 00000 н. 0000234277 00000 н. 0000234432 00000 н. 0000234586 00000 н. 0000234741 00000 н. 0000234896 00000 н. 0000235051 00000 н. 0000235206 00000 н. 0000235361 00000 п. 0000235515 00000 н. 0000235670 00000 н. 0000235825 00000 н. 0000235980 00000 н. 0000236135 00000 н. 0000236289 00000 н. 0000236444 00000 н. 0000236599 00000 н. 0000236754 00000 н. 0000236909 00000 н. 0000237064 00000 н. 0000237219 00000 н. 0000237374 00000 н. 0000237529 00000 н. 0000237684 00000 н. 0000237837 00000 н. 0000237990 00000 н. 0000238145 00000 н. 0000238300 00000 н. 0000238455 00000 н. 0000238610 00000 п. 0000238765 00000 н. 0000238916 00000 н. 0000239071 00000 н. 0000239226 00000 н. 0000239380 00000 н. 0000239535 00000 п. 0000239690 00000 н. 0000239844 00000 н. 0000239999 00000 н. 0000240154 00000 н. 0000240307 00000 н. 0000240461 00000 п. 0000240616 00000 н. 0000240770 00000 н. 0000240924 00000 н. 0000241079 00000 п. 0000241233 00000 н. 0000241387 00000 н. 0000241540 00000 н. 0000241695 00000 н. 0000241849 00000 н. 0000242004 00000 н. 0000242158 00000 н. 0000242312 00000 н. 0000242467 00000 н. 0000242622 00000 н. 0000242777 00000 н. 0000242932 00000 н. 0000243087 00000 н. 0000243242 00000 н. 0000243397 00000 н. 0000243552 00000 н. 0000243707 00000 н. 0000243862 00000 н. 0000244017 00000 н. 0000244172 00000 н. 0000244327 00000 н. 0000244482 00000 н. 0000244637 00000 н. 0000244792 00000 н. 0000244947 00000 н. 0000245101 00000 н. 0000245256 00000 н. 0000245411 00000 н. 0000245566 00000 н. 0000245721 00000 н. 0000245876 00000 н. 0000246030 00000 н. 0000246185 00000 н. 0000246340 00000 н. 0000246495 00000 н. 0000246648 00000 н. 0000246803 00000 н. 0000246957 00000 н. 0000247111 00000 н. 0000247265 00000 н. 0000247418 00000 н. 0000247573 00000 н. 0000247728 00000 н. 0000247883 00000 н. 0000248037 00000 н. 0000248190 00000 н. 0000248345 00000 н. 0000248500 00000 н. 0000248655 00000 н. 0000248810 00000 н. 0000248965 00000 н. 0000249120 00000 н. 0000249275 00000 н. 0000249430 00000 н. 0000249585 00000 н. 0000249739 00000 н. 0000249893 00000 н. 0000250048 00000 н. 0000250203 00000 н. 0000250358 00000 н. 0000250513 00000 н. 0000250668 00000 н. 0000250822 00000 н. 0000250977 00000 н. 0000251132 00000 н. 0000251287 00000 н. 0000251441 00000 н. 0000251595 00000 н. 0000251750 00000 н. 0000251905 00000 н. 0000252060 00000 н. 0000252215 00000 н. 0000252370 00000 н. 0000252523 00000 н. 0000252678 00000 н. 0000252833 00000 н. 0000252988 00000 н. 0000253141 00000 п. 0000253296 00000 н. 0000253451 00000 н. 0000253606 00000 н. 0000253761 00000 н. 0000253916 00000 н. 0000254070 00000 н. 0000254225 00000 н. 0000254380 00000 н. 0000254534 00000 н. 0000254689 00000 н. 0000254843 00000 н. 0000254996 00000 н. 0000255151 00000 н. 0000255305 00000 н. 0000255460 00000 н. 0000255613 00000 н. 0000255766 00000 н. 0000255921 00000 н. 0000256076 00000 н. 0000256229 00000 н. 0000256383 00000 п. 0000256537 00000 н. 0000256692 00000 н. 0000256845 00000 н. 0000257000 00000 н. 0000257155 00000 н. 0000257310 00000 н. 0000257465 00000 н. 0000257620 00000 н. 0000257775 00000 н. 0000257930 00000 н. 0000258085 00000 н. 0000258240 00000 н. 0000258395 00000 н. 0000258550 00000 н. 0000258705 00000 н. 0000258860 00000 н. 0000259014 00000 н. 0000259168 00000 н. 0000259323 00000 н. 0000259478 00000 н. 0000259633 00000 н. 0000259788 00000 н. 0000259943 00000 н. 0000260098 00000 н. 0000260253 00000 н. 0000260408 00000 н. 0000260563 00000 н. 0000260718 00000 н. 0000260873 00000 н. 0000261028 00000 н. 0000261183 00000 н. 0000261337 00000 н. 0000261491 00000 н. 0000261646 00000 н. 0000261801 00000 н. 0000261956 00000 н. 0000262111 00000 п. 0000262266 00000 н. 0000262421 00000 н. 0000262576 00000 н. 0000262730 00000 н. 0000262885 00000 н. 0000263040 00000 н. 0000263195 00000 н. 0000263349 00000 п. 0000263504 00000 н. 0000263659 00000 н. 0000263814 00000 н. 0000263968 00000 н. 0000264122 00000 н. 0000264276 00000 н. 0000264430 00000 н. 0000264585 00000 н. 0000264740 00000 н. 0000264895 00000 н. 0000265049 00000 н. 0000265203 00000 н. 0000265650 00000 н. 0000265701 00000 п. 0000268535 00000 н. 0000269094 00000 н. 0000271188 00000 н. 0000271409 00000 н. 0000271459 00000 н. 0000271724 00000 н. 0000272693 00000 н. 0000273294 00000 н. 0000273345 00000 н. 0000273874 00000 н. 0000275197 00000 н. 0000275972 00000 н. 0000276023 00000 н. 0000276630 00000 н. 0000276830 00000 н. 0000276880 00000 н. 0000277115 00000 н. 0000277642 00000 н. 0000278179 00000 н. 0000278708 00000 н. 0000279240 00000 н. 0000279771 00000 н. 0000280301 00000 н. 0000280831 00000 н. 0000281363 00000 н. 0000281900 00000 н. 0000282434 00000 н. 0000282966 00000 н. 0000283500 00000 н. 0000284034 00000 н. 0000284567 00000 н. 0000285098 00000 н. 0000285164 00000 н. 0000285395 00000 н. 0000285510 00000 н. 0000285631 00000 н. 0000285778 00000 н. 0000285918 00000 н. 0000286150 00000 н. 0000286299 00000 н. 0000286480 00000 н. 0000286662 00000 н. 0000286821 00000 н. 0000287026 00000 н. 0000287205 00000 н. 0000287366 00000 п. 0000287516 00000 н. 0000287705 00000 н. 0000287864 00000 н. 0000288000 00000 н. 0000288138 00000 н. 0000288280 00000 н. 0000288420 00000 н. 0000288602 00000 н. 0000288766 00000 н. 0000288928 00000 н. 0000289102 00000 п. 0000289260 00000 н. 0000289428 00000 н. 0000289610 00000 н. 0000289784 00000 н. 0000289958 00000 н. 00002

  • 00000 н. 00002
     00000 н.
    00002 00000 н.
    00002

    00000 н. 6 Uj @ d8: m / "yϻ &) B4B ߠ tXWf | Eq3 | x} չ 4 ꮷ (R̈́ \ ef: d Mu5 \ aa + o ~ ᕯ /> 09p` ߼1 & ř) K \ W2jm ֲ YQAnm-OO9agŬ @ rTXYLjpY ,.w4 / 4Y * 7E3 [yeur0X} KC% WO97 *

    Учебник по машинному обучению

    SVM - Что такое алгоритм машины опорных векторов, объяснение с примерами кода

    Большинство задач, которые сейчас выполняет машинное обучение, включают в себя такие вещи, как классификация изображений, перевод языков, обработка больших объемов данных с датчиков и прогнозирование будущих значений на основе текущих значений. Вы можете выбрать разные стратегии, подходящие к проблеме, которую пытаетесь решить.

    Хорошие новости? В машинном обучении есть алгоритм, который обрабатывает практически любые данные, которые вы ему можете передать.Но мы доберемся туда через минуту.

    Контролируемое и неконтролируемое обучение

    Две наиболее часто используемые стратегии в машинном обучении включают контролируемое обучение и неконтролируемое обучение.

    Что такое обучение с учителем?

    Обучение с учителем - это обучение модели машинного обучения с использованием размеченных данных. Это означает, что у вас есть данные, с которыми уже связана правильная классификация. Одним из распространенных способов использования контролируемого обучения является помощь в прогнозировании значений новых данных.

    При обучении с учителем вам нужно будет перестраивать свои модели по мере получения новых данных, чтобы убедиться, что возвращаемые прогнозы по-прежнему точны. Примером обучения с учителем может быть нанесение этикеток с изображением еды. У вас может быть набор данных, посвященный просто изображениям пиццы, чтобы научить вашу модель, что такое пицца.

    Что такое обучение без учителя?

    Обучение без учителя - это обучение модели с данными без метки. Это означает, что модель должна будет найти свои собственные функции и делать прогнозы на основе того, как она классифицирует данные.

    Примером обучения без учителя может быть предоставление вашей модели изображений нескольких видов еды без этикеток. Набор данных будет содержать изображения пиццы, картофеля фри и других продуктов, и вы можете использовать различные алгоритмы, чтобы модель идентифицировала только изображения пиццы без каких-либо этикеток.

    Так что же алгоритм?

    Когда вы слышите, как люди говорят об алгоритмах машинного обучения, помните, что они говорят о разных математических уравнениях.

    Алгоритм - это просто настраиваемая математическая функция.Вот почему в большинстве алгоритмов есть такие вещи, как функции стоимости, значения веса и функции параметров, которыми вы можете обмениваться на основе данных, с которыми вы работаете. По своей сути машинное обучение - это просто набор математических уравнений, которые нужно решать очень быстро.

    Вот почему существует так много разных алгоритмов для обработки разных типов данных. Одним из конкретных алгоритмов является машина опорных векторов (SVM), и это то, о чем мы подробно расскажем в этой статье.

    Что такое SVM?

    Машины опорных векторов - это набор контролируемых методов обучения, используемых для классификации, регрессии и обнаружения выбросов.Все это общие задачи в машинном обучении.

    Вы можете использовать их для обнаружения раковых клеток на основе миллионов изображений или вы можете использовать их для прогнозирования будущих маршрутов движения с помощью хорошо подобранной регрессионной модели.

    Существуют определенные типы SVM, которые можно использовать для конкретных задач машинного обучения, например регрессия вспомогательных векторов (SVR), которая является расширением классификации опорных векторов (SVC).

    Главное здесь помнить, что это просто математические уравнения, настроенные так, чтобы дать вам наиболее точный ответ как можно быстрее.

    SVM отличаются от других алгоритмов классификации тем, что они выбирают границу решения, которая максимизирует расстояние от ближайших точек данных всех классов. Граница решения, созданная SVM, называется классификатором максимальной маржи или гиперплоскостью максимальной маржи.

    Как работает SVM

    Простой линейный классификатор SVM работает, проводя прямую линию между двумя классами. Это означает, что все точки данных на одной стороне линии будут представлять категорию, а точки данных на другой стороне линии будут помещены в другую категорию.Это означает, что можно выбирать из бесконечного числа строк.

    Что делает линейный алгоритм SVM лучше, чем некоторые другие алгоритмы, такие как k-ближайших соседей, так это то, что он выбирает лучшую линию для классификации ваших точек данных. Он выбирает линию, разделяющую данные и наиболее удаленную от точек данных шкафа, насколько это возможно.

    Двухмерный пример помогает понять весь жаргон машинного обучения. Обычно у вас есть несколько точек данных в сетке. Вы пытаетесь разделить эти точки данных по категории, в которую они должны входить, но вы не хотите, чтобы какие-либо данные были в неправильной категории.Это означает, что вы пытаетесь найти линию между двумя ближайшими точками, которая разделяет другие точки данных.

    Итак, две ближайшие точки данных дают вам опорные векторы, которые вы будете использовать, чтобы найти эту линию. Эта линия называется границей решения.

    linear SVM

    Граница решения не обязательно должна быть линией. Его также называют гиперплоскостью, потому что вы можете найти границу решения с любым количеством функций, а не только с двумя.

    нелинейная SVM с использованием ядра RBF

    Типы SVM

    Существует два разных типа SVM, каждый из которых используется для разных целей:

    • Простая SVM: обычно используется для задач линейной регрессии и классификации.
    • SVM ядра: обладает большей гибкостью для нелинейных данных, потому что вы можете добавить больше функций, чтобы соответствовать гиперплоскости, а не двумерному пространству.

    Почему SVM используются в машинном обучении

    SVM используются в таких приложениях, как распознавание рукописного ввода, обнаружение вторжений, обнаружение лиц, классификация электронной почты, классификация генов и на веб-страницах. Это одна из причин, по которой мы используем SVM в машинном обучении. Он может обрабатывать как классификацию, так и регрессию линейных и нелинейных данных.

    Еще одна причина, по которой мы используем SVM, заключается в том, что они могут находить сложные отношения между вашими данными без необходимости выполнять множество преобразований самостоятельно. Это отличный вариант, когда вы работаете с небольшими наборами данных, которые содержат от десятков до сотен тысяч функций. Обычно они получают более точные результаты по сравнению с другими алгоритмами из-за их способности обрабатывать небольшие сложные наборы данных.

    Вот некоторые плюсы и минусы использования SVM.

    Плюсы

    • Эффективно для наборов данных с множеством функций, таких как финансовые или медицинские данные.
    • Действует в случаях, когда количество функций превышает количество точек данных.
    • Использует в функции принятия решения подмножество обучающих точек, называемых опорными векторами, что делает его более эффективным с точки зрения памяти.
    • Для функции принятия решения могут быть указаны различные функции ядра. Вы можете использовать обычные ядра, но также можно указать собственные ядра.

    Против

    • Если количество функций намного больше, чем количество точек данных, крайне важно избегать чрезмерной подгонки при выборе функций ядра и условия регуляризации.
    • SVM напрямую не предоставляют оценок вероятности. Они рассчитываются с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки.
    • Лучше всего работает с небольшими наборами образцов из-за большого времени обучения.

    Поскольку виртуальные машины защиты могут использовать любое количество ядер, важно, чтобы вы знали о некоторых из них.

    Функции ядра

    Линейные

    Они обычно рекомендуются для классификации текста, потому что большинство этих типов задач классификации линейно разделимы.T * X + b

    В этом уравнении w - это вектор весов, который вы хотите минимизировать, X - это данные, которые вы пытаетесь классифицировать, а b - это линейный коэффициент, рассчитанный из данные обучения. 2)

    В этом уравнении gamma определяет, насколько точка обучения имеет другие точки данных вокруг нее.T * y + C)

    В этой функции alpha - вектор весовых коэффициентов, а C - значение смещения для учета некоторой неправильной классификации данных, которая может произойти.

    Другое

    Есть много других ядер, которые вы можете использовать для своего проекта. Это может быть решение, которое нужно принять, когда вам нужно выполнить определенные ограничения ошибок, вы хотите попытаться ускорить время обучения или вы хотите супер-настроить параметры.

    Некоторые другие ядра включают: радиальный базис ANOVA, гиперболический тангенс и RBF Лапласа.

    Теперь, когда вы немного знаете о том, как ядра работают под капотом, давайте рассмотрим пару примеров.

    Примеры с наборами данных

    Чтобы показать вам, как SVM работают на практике, мы рассмотрим процесс обучения модели с ее помощью с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Это обычно используется для решения всех видов задач машинного обучения и хорошо работает с другими библиотеками Python.

    Вот шаги, которые регулярно используются в проектах машинного обучения:

    • Импорт набора данных
    • Изучите данные, чтобы выяснить, как они выглядят
    • Предварительно обработать данные
    • Разделить данные на атрибуты и метки
    • Разделить данные в наборы для обучения и тестирования
    • Обучите алгоритм SVM
    • Сделайте некоторые прогнозы
    • Оцените результаты алгоритма

    Некоторые из этих шагов могут быть объединены в зависимости от того, как вы обрабатываете свои данные.Мы сделаем пример с линейной SVM и нелинейной SVM. Вы можете найти код этих примеров здесь.

    Пример линейной SVM

    Мы начнем с импорта нескольких библиотек, которые упростят работу с большинством проектов машинного обучения.

      импортировать matplotlib.pyplot как plt
    импортировать numpy как np
    from sklearn import svm  

    Для простого линейного примера мы просто создадим некоторые фиктивные данные, которые будут действовать вместо импорта набора данных.

      # линейные данные
    X = np.массив ([1, 5, 1.5, 8, 1, 9, 7, 8.7, 2.3, 5.5, 7.7, 6.1])
    y = np.array ([2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11, 10, 9.4, 4, 3, 8.8, 7.5])  

    Причина, по которой мы работаем с массивами numpy, заключается в выполнении матричных операций быстрее, потому что они используют меньше памяти, чем списки Python. Вы также можете воспользоваться вводом содержимого массивов. Теперь давайте посмотрим, как данные выглядят на графике:

      # показать неклассифицированные данные
    plt.scatter (X, y)
    plt.show ()  

    После того, как вы увидите, как выглядят данные, вы сможете лучше предположить, какой алгоритм подойдет вам лучше всего.Имейте в виду, что это действительно простой набор данных, поэтому большую часть времени вам придется поработать с данными, чтобы привести их в пригодное для использования состояние.

    Мы проведем небольшую предварительную обработку уже структурированного кода. Это переведет необработанные данные в формат, который мы можем использовать для обучения модели SVM.

      # shaping data для обучения модели
    training_X = np.vstack ((X, y)). T
    training_y = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1]  

    Теперь мы можем создать модель SVM, используя линейное ядро.

      # определить модель
    clf = svm.SVC (kernel = 'linear', C = 1.0)  

    Эта одна строка кода только что создала целую модель машинного обучения. Теперь нам просто нужно обучить его предварительно обработанным данным.

      # обучение модели
    clf.fit (training_X, training_y)  

    Вот как вы можете построить модель для любого проекта машинного обучения. Набор данных, который у нас есть, может быть небольшим, но если вы столкнетесь с реальным набором данных, который можно классифицировать с помощью линейной границы, эта модель все равно будет работать.

    Обучив вашу модель, вы можете делать прогнозы относительно того, как будет классифицироваться новая точка данных, и можете построить график границы решения. Построим границу решения.

      # получить значения веса для линейного уравнения из обученной модели SVM
    w = clf.coef_ [0]
    
    # получить смещение по оси Y для линейного уравнения
    а = -w [0] / w [1]
    
    # делаем пространство по оси x для точек данных
    XX = np.linspace (0, 13)
    
    # получаем значения y для построения границы решения
    yy = a * XX - clf.intercept_ [0] / w [1]
    
    # построить границу решения
    plt.plot (XX, yy, 'k-')
    
    # показать сюжет визуально
    plt.scatter (обучение_X [:, 0], обучение_X [:, 1], c = обучение_y)
    plt.legend ()
    plt.show ()  

    Пример нелинейной SVM

    В этом примере мы воспользуемся немного более сложным набором данных, чтобы показать одну из областей, в которых присутствуют SVM. Давайте импортируем несколько пакетов.

      импортировать matplotlib.pyplot как plt
    импортировать numpy как np
    из наборов данных импорта sklearn
    from sklearn import svm  

    Этот набор импорта аналогичен тем, что в линейном примере, за исключением того, что он импортирует еще одну вещь.Теперь мы можем использовать набор данных прямо из библиотеки Scikit-learn.

      # нелинейные данные
    circle_X, circle_y = datasets.make_circles (n_samples = 300, noise = 0,05)  

    Следующий шаг - посмотреть, как эти необработанные данные выглядят на графике.

      # показать необработанные нелинейные данные
    plt.scatter (круг_X [:, 0], круг_X [:, 1], c = круг_y, маркер = '.')
    plt.show ()  

    Теперь, когда вы видите, как разделяются данные, мы можем выбрать для начала нелинейную SVM.Этот набор данных не требует предварительной обработки, прежде чем мы будем использовать его для обучения модели, поэтому мы можем пропустить этот шаг. Вот как это будет выглядеть модель SVM:

      # сделать нелинейный алгоритм для модели
    nonlinear_clf = svm.SVC (kernel = 'rbf', C = 1.0)  

    В этом случае мы воспользуемся ядром RBF (радиальная базисная функция Гаусса) для классификации этих данных. Вы также можете попробовать полиномиальное ядро, чтобы увидеть разницу между полученными результатами. Пришло время обучить модель.

      # обучение нелинейной модели
    nonlinear_clf.fit (circle_X, circle_y)  

    Вы можете начать помечать новые данные в правильной категории на основе этой модели. Чтобы увидеть, как выглядит граница решения, нам нужно создать специальную функцию для ее построения.

      # Постройте границу решения для нелинейной задачи SVM
    def plot_decision_boundary (модель, ax = None):
        если топор None:
            топор = plt.gca ()
            
        xlim = ax.get_xlim ()
        ylim = ax.get_ylim ()
        
        # создать сетку для оценки модели
        x = np.linspace (xlim [0], xlim [1], 30)
        y = np.linspace (ylim [0], ylim [1], 30)
        Y, X = np.meshgrid (y, x)
    
    # данные формы
        xy = np.vstack ([X.ravel (), Y.ravel ()]). T
        
    # получаем границу решения на основе модели
        P = model.decision_function (xy) .reshape (X.shape)
        
        # Граница решения сюжета
        ax.contour (X, Y, P,
                   уровни = [0], альфа = 0,5,
                   linestyles = ['-'])  

    У вас есть все необходимое для построения границы принятия решения для этих нелинейных данных. Мы можем сделать это с помощью нескольких строк кода, которые используют библиотеку Matlibplot, как и другие графики.

      # данные графика и граница решения
    plt.scatter (круг_X [:, 0], круг_X [:, 1], c = круг_y, s = 50)
    plot_decision_boundary (nonlinear_clf)
    plt.scatter (nonlinear_clf.support_vectors_ [:, 0], nonlinear_clf.support_vectors_ [:, 1], s = 50, lw = 1, facecolors = 'none')
    plt.show ()  

    Когда у вас есть данные и вы знаете проблему, которую пытаетесь решить, это действительно может быть так просто.

    Вы можете полностью изменить свою модель обучения, вы можете выбрать различные алгоритмы и функции для работы, а также можете точно настроить свои результаты на основе нескольких параметров.Для всего этого есть библиотеки и пакеты, так что вам не придется заниматься математикой.

    Советы по решению реальных проблем

    Реальные наборы данных имеют некоторые общие проблемы из-за их размера, различных типов данных, которые они хранят, и того, сколько вычислительной мощности им может потребоваться для обучения модели.

    Есть несколько вещей, на которые следует обратить особое внимание при работе с SVM:

    • Убедитесь, что ваши данные представлены в числовой форме, а не в категориальной.SVM ожидают чисел вместо других меток.
    • По возможности избегайте копирования данных. Некоторые библиотеки Python будут создавать дубликаты ваших данных, если они не в определенном формате. Копирование данных также замедлит ваше обучение и исказит то, как ваша модель назначает веса определенной функции.
    • Следите за размером кеша вашего ядра, потому что он использует вашу оперативную память. Если у вас действительно большой набор данных, это может вызвать проблемы для вашей системы.
    • Масштабируйте данные, потому что алгоритмы SVM не масштабируются.Это означает, что вы можете преобразовать все свои данные в диапазоны [0, 1] или [-1, 1].

    Другие мысли

    Вы можете задаться вопросом, почему я не вдавался в подробности математики здесь. Это главным образом потому, что я не хочу отпугивать людей от того, чтобы они больше узнали о машинном обучении.

    Интересно узнать об этих длинных и сложных математических уравнениях и их выводах, но вы редко будете писать свои собственные алгоритмы и писать доказательства для реальных проектов.

    Это похоже на использование большинства других вещей, которые вы делаете каждый день, например, телефона или компьютера.Вы можете делать все, что вам нужно, не зная, как устроены процессоры.

    Машинное обучение похоже на любое другое приложение для разработки программного обеспечения. Существует множество пакетов, которые упрощают получение нужных результатов без глубокого опыта в статистике.

    Попрактиковавшись в различных доступных пакетах и ​​библиотеках, вы обнаружите, что самое сложное в машинном обучении - это получение и маркировка ваших данных.

    Я работаю над нейробиологией, машинным обучением, веб-вещами! Следите за мной в Твиттере, чтобы узнать больше об этом и других интересных технических новинках.

    Реализация SVM и Kernel SVM с помощью Python Scikit-Learn

    Машина опорных векторов (SVM) - это тип контролируемого алгоритма классификации машинного обучения. SVM были впервые представлены в 1960-х годах, а затем были усовершенствованы в 1990-х годах. Однако только сейчас они становятся чрезвычайно популярными благодаря своей способности достигать блестящих результатов. SVM реализованы уникальным способом по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения.

    В этой статье мы увидим, что такое алгоритмы опорных векторных машин, краткую теорию опорных векторных машин и их реализацию в библиотеке Python Scikit-Learn.Затем мы перейдем к усовершенствованной концепции SVM, известной как Kernel SVM, а также реализуем ее с помощью Scikit-Learn.

    Простой SVM

    В случае линейно разделяемых данных в двух измерениях, как показано на рис. 1, типичный алгоритм машинного обучения пытается найти границу, которая разделяет данные таким образом, чтобы можно было минимизировать ошибку неправильной классификации. Если вы внимательно посмотрите на рис. 1, там может быть несколько границ, которые правильно разделяют точки данных. Две пунктирные линии, а также одна сплошная линия правильно классифицируют данные.

    Рис.1: Границы множественных решений

    SVM отличается от других алгоритмов классификации тем, что он выбирает границу решения, которая максимизирует расстояние от ближайших точек данных всех классов. SVM не просто находит границу принятия решения; он находит наиболее оптимальную границу решения.

    Самая оптимальная граница решения - это та, которая имеет максимальный запас от ближайших точек всех классов. Ближайшие точки от границы решения, которые максимизируют расстояние между границей решения и точками, называются опорными векторами, как показано на рисунке 2.Граница решения в случае машин с вектором поддержки называется классификатором максимальной маржи или гиперплоскостью максимальной маржи.

    Рис. 2: Граница принятия решения с опорными векторами

    За поиском опорных векторов, вычислением разницы между границей решения и опорными векторами и максимизацией этого запаса стоит сложная математика. В этом руководстве мы не будем вдаваться в детали математики, мы скорее увидим, как SVM и Kernel SVM реализованы с помощью библиотеки Python Scikit-Learn.

    Реализация SVM с помощью Scikit-Learn

    Набор данных, который мы собираемся использовать в этом разделе, тот же, что мы использовали в разделе классификации в руководстве по дереву решений.

    Наша задача состоит в том, чтобы предсказать, является ли банкнота подлинной или нет, на основе четырех атрибутов банкноты, т. Е. Асимметрии преобразованного вейвлет-преобразования изображения, дисперсии изображения, энтропии изображения и кратности изображения. Это проблема двоичной классификации, и мы будем использовать алгоритм SVM для решения этой проблемы.Остальная часть раздела состоит из стандартных шагов машинного обучения.

    Импорт библиотек

    Следующий скрипт импортирует необходимые библиотеки:

      импорт панд как pd
    импортировать numpy как np
    импортировать matplotlib.pyplot как plt
    % matplotlib встроенный
      
    Импорт набора данных

    Данные доступны для скачивания по ссылке:

    https://drive.google.com/file/d/13nw-uRXPY8XIZQxKRNZ3yYlho-CYm_Qt/view

    Подробная информация о данных доступна по ссылке:

    https: // архив.ics.uci.edu/ml/datasets/banknote+authentication

    Загрузите набор данных по ссылке на Google Диск и сохраните его локально на своем компьютере. В этом примере CSV-файл для набора данных хранится в папке «Datasets» на диске D на моем компьютере с Windows. Сценарий читает файл по этому пути. Вы можете соответствующим образом изменить путь к файлу на своем компьютере.

    Чтобы прочитать данные из файла CSV, самый простой способ - использовать метод read_csv библиотеки pandas. Следующий код считывает данные о банкноте в фреймворк pandas:

      bankdata = pd.read_csv ("D: /Datasets/bill_authentication.csv")
      
    Анализ исследовательских данных

    Существует практически безграничное количество способов анализа наборов данных с помощью различных библиотек Python. Для простоты мы проверим только размеры данных и увидим первые несколько записей. Чтобы увидеть строки и столбцы, а также данные, выполните следующую команду:

      bankdata.shape
      

    В выводе вы увидите (1372,5). Это означает, что набор данных банкноты состоит из 1372 строк и 5 столбцов.

    Чтобы получить представление о том, как на самом деле выглядит наш набор данных, выполните следующую команду:

      bankdata.head ()
      

    Результат будет выглядеть так:

    Разница Асимметрия Куртозис Энтропия Класс
    0 3,62160 8,6661 -2.8073 -0,44699 0
    1 4.54590 8,1674 -2,4586 -1,46210 0
    2 3,86600 -2,6383 1,9242 0,10645 0
    3 3.45660 9,5228 -4,0112 -3,59440 0
    4 0,32924 -4,4552 4,5718 -0,98880 0

    Вы можете видеть, что все атрибуты в наборе данных являются числовыми. Метка также числовая, то есть 0 и 1.

    Предварительная обработка данных

    Предварительная обработка данных включает в себя (1) разделение данных на атрибуты и метки и (2) разделение данных на наборы для обучения и тестирования.

    Чтобы разделить данные на атрибуты и метки, выполните следующий код:

      X = bankdata.drop ('Класс', ось = 1)
    y = bankdata ['Класс']
      

    В первой строке приведенного выше сценария все столбцы фрейма данных bankdata сохраняются в переменной X , за исключением столбца «Класс», который является столбцом метки. Метод drop () удаляет этот столбец.

    Во второй строке в переменной y хранится только столбец класса.На данный момент переменная X содержит атрибуты, а переменная y содержит соответствующие метки.

    После того, как данные разделены на атрибуты и метки, последним шагом предварительной обработки является разделение данных на обучающие и тестовые наборы. К счастью, библиотека model_selection библиотеки Scikit-Learn содержит метод train_test_split , который позволяет нам легко разделить данные на обучающие и тестовые наборы.

    Для этого выполните следующий сценарий:

      из sklearn.model_selection импорт train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.20)
      
    Обучение алгоритма

    Мы разделили данные на обучающие и тестовые наборы. Пришло время обучить нашу SVM на обучающих данных. Scikit-Learn содержит библиотеку svm , которая содержит встроенные классы для различных алгоритмов SVM. Поскольку мы собираемся выполнить задачу классификации, мы будем использовать класс классификатора опорных векторов, который записан как SVC в библиотеке Scikit-Learn svm .Этот класс принимает один параметр - тип ядра. Это очень важно. В случае простой SVM мы просто устанавливаем этот параметр как «linear», поскольку простые SVM могут классифицировать только линейно разделяемые данные. Мы увидим нелинейные ядра в следующем разделе.

    Метод подгонки класса SVC вызывается для обучения алгоритма на обучающих данных, которые передаются в качестве параметра методу подгонки . Выполните следующий код для обучения алгоритма:

      из sklearn.svm import SVC
    svclassifier = SVC (ядро = 'линейный')
    svclassifier.fit (X_train, y_train)
      
    Делаем прогнозы

    Для прогнозирования используется метод прогноз класса SVC . Взгляните на следующий код:

      y_pred = svclassifier.predict (X_test)
      
    Оценка алгоритма

    Матрица неточностей, точность, отзыв и меры F1 являются наиболее часто используемыми метриками для задач классификации.Библиотека метрик Scikit-Learn содержит методы classification_report и confusion_matrix , которые можно легко использовать для определения значений этих важных показателей.

    Вот код для поиска этих показателей:

    Ознакомьтесь с нашим практическим практическим руководством по изучению Git с лучшими практиками, общепринятыми стандартами и включенной шпаргалкой. Прекратите поиск в Google команд Git и фактически выучите !

      из sklearn.метрики импорт классификации_report, confusion_matrix
    print (confusion_matrix (y_test, y_pred))
    печать (отчет_классификации (y_test, y_pred))
      
    Результаты

    Результаты оценки следующие:

      [[152 0]
     [1 122]]
                  точный отзыв поддержка f1-score
    
               0 0,99 1,00 1,00 152
               1 1,00 0,99 1,00 123
    
    в среднем 1,00 1,00 1,00 275
      

    Из результатов видно, что SVM немного превосходит алгоритм дерева решений.Есть только одна ошибочная классификация в случае алгоритма SVM по сравнению с четырьмя ошибками в случае алгоритма дерева решений.

    Ядро SVM

    В предыдущем разделе мы увидели, как можно использовать простой алгоритм SVM, чтобы найти границу решения для линейно разделяемых данных. Однако в случае нелинейно разделяемых данных, таких как показанные на рис. 3, прямая линия не может использоваться в качестве границы принятия решения.

    Рис. 3: Нелинейно разделяемые данные

    В случае нелинейно разделяемых данных простой алгоритм SVM не может использоваться.Вместо этого используется модифицированная версия SVM, называемая Kernel SVM.

    По сути, SVM ядра проецирует нелинейно разделяемые данные нижних измерений на линейно разделяемые данные более высоких измерений таким образом, что точки данных, принадлежащие разным классам, распределяются по разным измерениям. Опять же, здесь задействована сложная математика, но вам не нужно беспокоиться об этом, чтобы использовать SVM. Скорее мы можем просто использовать библиотеку Python Scikit-Learn для реализации и использования SVM ядра.

    Реализация Kernel SVM с помощью Scikit-Learn

    Реализация Kernel SVM с помощью Scikit-Learn аналогична простой SVM. В этом разделе мы будем использовать известный набор данных радужной оболочки глаза, чтобы предсказать категорию, к которой принадлежит растение, на основе четырех атрибутов: ширина чашелистика, длина чашелистика, ширина лепестка и длина лепестка.

    Набор данных можно скачать по следующей ссылке:

    https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris4

    Остальные шаги являются типичными шагами машинного обучения и требуют очень небольшого объяснения, пока мы не дойдем до той части, где мы обучаем нашу SVM ядра.

    Импорт библиотек
      импортировать numpy как np
    импортировать matplotlib.pyplot как plt
    импортировать панд как pd
      
    Импорт набора данных
      url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
    
    
    colnames = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс']
    
    
    irisdata = pd.read_csv (URL, имена = имена столбцов)
      
    Предварительная обработка
      X = irisdata.drop ('Класс', ось = 1)
    y = irisdata ['Класс']
      
    Поезд Тестовый Сплит
      из sklearn.model_selection импорт train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.20)
      
    Обучение алгоритма

    Для обучения SVM ядра мы используем тот же класс SVC библиотеки Scikit-Learn svm . Разница заключается в значении параметра ядра класса SVC . В случае простой SVM мы использовали "linear" в качестве значения параметра ядра. Однако для ядра SVM вы можете использовать гауссово, полиномиальное, сигмоидальное или вычислимое ядро.Мы реализуем полиномиальное, гауссовское и сигмовидное ядра, чтобы увидеть, какое из них лучше подходит для нашей задачи.

    1. Полиномиальное ядро ​​

    В случае полиномиального ядра необходимо также передать значение параметра степень класса SVC . Это в основном степень многочлена. Посмотрите, как мы можем использовать полиномиальное ядро ​​для реализации ядра SVM:

      из sklearn.svm import SVC
    svclassifier = SVC (ядро = 'поли', степень = 8)
    svclassifier.подходят (X_train, y_train)
      
    Делаем прогнозы

    Теперь, когда мы обучили алгоритм, следующий шаг - сделать прогнозы на основе тестовых данных.

    Для этого выполните следующий сценарий:

      y_pred = svclassifier.predict (X_test)
      
    Оценка алгоритма

    Как обычно, последний шаг любого алгоритма машинного обучения - это вычисление полиномиального ядра. Выполните следующий скрипт:

      из sklearn.метрики импорт классификации_report, confusion_matrix
    print (confusion_matrix (y_test, y_pred))
    печать (отчет_классификации (y_test, y_pred))
      

    Выходные данные для SVM ядра, использующего полиномиальное ядро, выглядят следующим образом:

      [[11 0 0]
     [0 12 1]
     [0 0 6]]
                     точный отзыв поддержка f1-score
    
        Ирис сетоса 1,00 1,00 1,00 11
    Ирис разноцветный 1,00 0,92 0,96 13
     Ирис вирджинский 0,86 1,00 0.92 6
    
        сред / всего 0,97 0,97 0,97 30
      

    Теперь давайте повторим те же шаги для гауссовского и сигмовидного ядер.

    2. Ядро Гаусса

    Посмотрите, как мы можем использовать полиномиальное ядро ​​для реализации ядра SVM:

      из sklearn.svm import SVC
    svclassifier = SVC (ядро = 'rbf')
    svclassifier.fit (X_train, y_train)
      

    Чтобы использовать гауссовское ядро, вы должны указать 'rbf' в качестве значения для параметра ядра класса SVC.

    Прогнозирование и оценка
      y_pred = svclassifier.predict (X_test)
      
      из sklearn.metrics import registration_report, confusion_matrix
    print (confusion_matrix (y_test, y_pred))
    печать (отчет_классификации (y_test, y_pred))
      

    Результат работы Kernel SVM с гауссовым ядром выглядит так:

      [[11 0 0]
     [0 13 0]
     [0 0 6]]
                     точный отзыв поддержка f1-score
    
        Ирис сетоса 1.00 1,00 1,00 11
    Разноцветный ирис 1,00 1,00 1,00 13
     Ирис вирджинский 1,00 1,00 1,00 6
    
        в среднем 1,00 1,00 1,00 30
      
    3. Сигмовидное ядро ​​

    Наконец, давайте воспользуемся сигмоидальным ядром для реализации Kernel SVM. Взгляните на следующий скрипт:

      из sklearn.svm import SVC
    svclassifier = SVC (ядро = 'сигмоид')
    svclassifier.fit (X_train, y_train)
      

    Чтобы использовать сигмоидное ядро, вы должны указать 'sigmoid' в качестве значения для параметра ядра класса SVC .

    Прогнозирование и оценка
      y_pred = svclassifier.predict (X_test)
      
      из sklearn.metrics import registration_report, confusion_matrix
    print (confusion_matrix (y_test, y_pred))
    печать (отчет_классификации (y_test, y_pred))
      

    Результат работы Kernel SVM с сигмоидным ядром выглядит так:

      [[0 0 11]
     [0 0 13]
     [0 0 6]]
                     точный отзыв поддержка f1-score
    
        Ирис сетоса 0.00 0,00 0,00 11
    Ирис разноцветный 0,00 0,00 0,00 13
     Ирис вирджинский 0,20 1,00 0,33 6
    
        сред / всего 0,04 0,20 0,07 30
      
    Сравнение производительности ядра

    Если мы сравним производительность различных типов ядер, мы ясно увидим, что сигмовидное ядро ​​работает хуже всего. Это связано с тем, что сигмовидная функция возвращает два значения, 0 и 1, поэтому она больше подходит для задач двоичной классификации.Однако в нашем случае у нас было три выходных класса.

    Среди гауссова ядра и полиномиального ядра мы можем видеть, что гауссовское ядро ​​достигло идеальной 100% скорости предсказания, в то время как полиномиальное ядро ​​неверно классифицировало один экземпляр. Поэтому гауссово ядро ​​работало немного лучше. Однако не существует жесткого правила, определяющего, какое ядро ​​лучше всего работает в каждом сценарии. Все дело в тестировании всех ядер и выборе того, которое дает наилучшие результаты в вашем тестовом наборе данных.

    ресурса

    Хотите узнать больше о SVM, Scikit-Learn и других полезных алгоритмах машинного обучения? Я бы порекомендовал ознакомиться с более подробными ресурсами, например, с одной из этих книг:

    Заключение

    В этой статье мы изучили как простые, так и ядерные SVM.Мы изучили интуицию алгоритма SVM и то, как его можно реализовать с помощью библиотеки Python Scikit-Learn. Мы также изучили различные типы ядер, которые можно использовать для реализации SVM ядра. Я предлагаю вам попробовать реализовать эти алгоритмы на реальных наборах данных, доступных на таких сайтах, как kaggle.com.

    Я также предлагаю вам изучить фактическую математику, лежащую в основе SVM. Хотя вам не обязательно это понадобится для использования алгоритма SVM, все же очень удобно знать, что на самом деле происходит за сценой, пока ваш алгоритм находит границы решения.

    Мультиклассовая классификация

    с использованием машин опорных векторов

    1. Введение

    В этом руководстве мы познакомимся с многоклассовой классификацией с использованием машин опорных векторов (SVM). Сначала мы увидим определения классификации, многоклассовой классификации и SVM. Затем мы обсудим, как SVM применяется для решения задачи мультиклассовой классификации. Наконец, мы рассмотрим код Python для мультиклассовой классификации с использованием Scikitlean SVM.

    2. Классификация

    В искусственном интеллекте и машинном обучении под классификацией понимается способность машины распределять экземпляры по их правильным группам.

    Например, в компьютерном зрении машина может решить, содержит ли изображение кошку или собаку, или изображение содержит человеческое тело или нет. При обработке естественного языка (NLP) машина может определить тональность данного текста, положительную, отрицательную или нейтральную.

    Чтобы машина могла решить, как назначить экземпляр своей группе, она должна изучить шаблоны этого назначения из обучающих функций, доступных в помеченном наборе обучающих данных.

    У нас есть два типа классификации: двоичная классификация и мультиклассовая классификация.

    2.1. Бинарная классификация

    В этом типе машина должна классифицировать экземпляр только как один из двух классов; да / нет, 1/0 или истина / ложь.

    Вопрос классификации в этом типе всегда имеет форму «да» / «нет». Например, есть ли на этом изображении человек? Есть ли в этом тексте положительные эмоции? Вырастет ли цена той или иной акции в следующем месяце?

    2.2. Мультиклассовая классификация

    Машина этого типа должна классифицировать экземпляр только как один из трех или более классов.

    Ниже приведены примеры мультиклассовой классификации:

    • Классификация текста как положительного, отрицательного или нейтрального
    • Определение породы собаки по фото
    • Отнесение новостной статьи к категории спорта, политики, экономики или социальной сферы

    3. Машины опорных векторов (SVM)

    SVM - это контролируемый алгоритм машинного обучения, который помогает решать задачи классификации или регрессии. Он направлен на поиск оптимальной границы между возможными выходами.

    Проще говоря, SVM выполняет сложные преобразования данных в зависимости от выбранной функции ядра и на основе этих преобразований пытается максимизировать границы разделения между вашими точками данных в зависимости от меток или классов, которые вы определили.

    3.1. Как это работает?

    В базовой форме, линейном разделении, SVM пытается найти линию, которая максимизирует разделение между двухклассовым набором данных двухмерных пространственных точек. В общем, цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая максимизирует разделение точек данных на их потенциальные классы в -мерном пространстве. Точки данных с минимальным расстоянием до гиперплоскости (ближайшие точки) называются опорными векторами .

    На изображении ниже опорные векторы - это 3 точки (2 синие и 1 зеленая), лежащие на разбросанных линиях, а гиперплоскость разделения - сплошная красная линия:

    Вычисления разделения точек данных зависят от функции ядра . Существуют различные функции ядра: линейная, полиномиальная, гауссовская, радиальная базисная функция (RBF) и сигмовидная. Проще говоря, эти функции определяют гладкость и эффективность разделения классов, а игра с их гиперпараметрами может привести к переобучению или недообучению.

    4. Мультиклассовая классификация с использованием SVM

    В самом простом виде SVM изначально не поддерживает мультиклассовую классификацию. Он поддерживает двоичную классификацию и разделение точек данных на два класса.Для мультиклассовой классификации используется тот же принцип после разбиения проблемы мультиклассификации на несколько задач бинарной классификации.

    Идея состоит в том, чтобы отобразить точки данных в многомерное пространство, чтобы получить взаимное линейное разделение между каждыми двумя классами. Это называется подходом One-to-One , который разбивает проблему мультикласса на несколько задач двоичной классификации. Бинарный классификатор для каждой пары классов.

    Другой подход, который можно использовать - One-to-Rest .В этом подходе разбивка устанавливается по двоичному классификатору для каждого класса.

    Один SVM выполняет двоичную классификацию и может различать два класса. Таким образом, в соответствии с двумя подходами к разбивке, для классификации точек данных из набора данных классов:

    • В подходе One-to-Rest классификатор может использовать SVM. Каждый SVM предсказывает принадлежность к одному из классов.
    • В подходе One-to-One классификатор может использовать SVM.

    Рассмотрим пример задачи классификации 3 классов; зеленый, красный и синий, как на следующем изображении:

    Применение двух подходов к этому набору данных приводит к следующему:

    В подходе One-to-One нам нужна гиперплоскость для разделения между каждыми двумя классами, пренебрегая точками третьего класса. Это означает, что при разделении учитываются только точки двух классов в текущем разделении. Например, красно-синяя линия пытается максимизировать разделение только между синими и красными точками.К зеленым точкам отношения не имеет:

    В подходе One-to-Rest нам нужна гиперплоскость для разделения класса и всех остальных сразу. Это означает, что разделение учитывает все точки, разделяя их на две группы; группа для классных баллов и группа для всех остальных баллов. Например, зеленая линия пытается максимизировать разделение между зелеными точками и всеми другими точками сразу:

    Одной из наиболее распространенных реальных проблем при многоклассовой классификации с использованием SVM является классификация текста.Например, классификация новостных статей, твитов или научных статей.

    5. Мультиклассовая классификация SVM в Python

    В следующем коде Python показана реализация для создания (обучения и тестирования) мультиклассового классификатора (3 класса) с использованием Python 3.7 и библиотеки Scikitlean.

    Мы разработали два разных классификатора, чтобы показать использование двух разных функций ядра; Полином и RBF. Код также вычисляет точность и значения f1, чтобы показать разницу в производительности между двумя выбранными функциями ядра на одном и том же наборе данных.

    В этом коде мы используем набор данных цветка ириса. Этот набор данных содержит три класса по 50 экземпляров каждый, каждый из которых относится к типу растения ирис.

    Начнем наш скрипт с импорта необходимых классов:

      из sklearn import svm, наборов данных
    импортировать sklearn.model_selection как model_selection
    из sklearn.metrics импортировать precision_score
    из sklearn.metrics import f1_score
      

    Загрузить набор данных Iris из Scikitlearn, загружать его отдельно не нужно:

      iris = наборы данных.load_iris ()
      

    Теперь нам нужно отделить набор функций от целевого столбца (метка класса) и разделить набор данных на 80% для обучения и 20% для тестирования:

      X = iris.data [:,: 2]
    y = iris.target
    X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split (X, y, train_size = 0.80, test_size = 0.20, random_state = 101)
      

    Мы создадим два объекта из SVM, чтобы создать два разных классификатора; один с полиномиальным ядром, а другой с ядром RBF:

      rbf = svm.SVC (ядро = 'rbf', гамма = 0,5, C = 0,1) .fit (X_train, y_train)
    poly = svm.SVC (ядро = 'поли', степень = 3, C = 1) .fit (X_train, y_train)
      

    Чтобы рассчитать эффективность двух моделей, мы протестируем два классификатора, используя набор тестовых данных:

      poly_pred = poly.predict (X_test)
    rbf_pred = rbf.predict (X_test)
      

    Наконец, мы вычислим точность и оценки f1 для SVM с полиномиальным ядром:

      poly_accuracy = precision_score (y_test, poly_pred)
    poly_f1 = f1_score (y_test, poly_pred, average = 'взвешенный')
    print ('Точность (полиномиальное ядро):', "%.2f "% (poly_accuracy * 100))
    print ('F1 (Полиномиальное ядро):', "% .2f"% (poly_f1 * 100))
      

    Таким же образом, точность и оценка f1 для SVM с ядром RBF:

      rbf_accuracy = precision_score (y_test, rbf_pred)
    rbf_f1 = f1_score (y_test, rbf_pred, средний = 'взвешенный')
    print ('Точность (ядро RBF):', "% .2f"% (rbf_accuracy * 100))
    print ('F1 (ядро RBF):', "% .2f"% (rbf_f1 * 100))
      

    Этот код напечатает следующие результаты:

      Точность (полиномиальное ядро): 70.00
    F1 (полиномиальное ядро): 69,67
    Точность (ядро RBF): 76,67
    F1 (ядро RBF): 76,36
      

    Из известных показателей для проверки моделей машинного обучения мы выбрали Точность и F1 как , они наиболее часто используются в контролируемом машинном обучении.

    Для оценки точности он показывает процент истинно положительного и истинно отрицательного для всех точек данных. Итак, это полезно, когда набор данных сбалансирован.

    Для оценки f1 вычисляется среднее гармоническое значение между точностью и отзывом, и оба значения зависят от ложноположительного и ложноотрицательного. Итак, полезно рассчитать оценку f1, когда набор данных не сбалансирован.

    Игра с гиперпараметрами SVM, такими как C , гамма и градус в предыдущем фрагменте кода, приведет к другим результатам. Как мы видим, в этой проблеме SVM с функцией ядра RBF превосходит SVM с функцией ядра Polynomial.

    6. Заключение

    В этом руководстве мы показали общее определение классификации в машинном обучении и разницу между двоичной и мультиклассовой классификацией.Затем мы показали алгоритм машин опорных векторов, как он работает и как он применяется к задаче мультиклассовой классификации. Наконец, мы реализовали код Python для двух классификаторов SVM с двумя разными ядрами; Полином и RBF.

    Классификатор векторной машины поддержки поездов (SVM) для одноклассных и двоичных классификации

    Алгоритм двоичной классификации SVM выполняет поиск для оптимальной гиперплоскости, разделяющей данные на два класса. Для разделяемых классов оптимальная гиперплоскость максимизирует запас (пробел который не содержит никаких наблюдений) вокруг себя, который создает границы для положительных и отрицательных классов.Для неразлучных классов, цель та же, но алгоритм налагает штраф от длины поля для каждого неправильного наблюдения сторону границы своего класса.

    Линейная функция оценки SVM -

    где:

    • x - наблюдение (соответствующее к ряду Х ).

    • Вектор β содержит коэффициенты, определяющие вектор, ортогональный к гиперплоскости (соответствующий к лей.Бета ). Для разделяемых данных оптимальная маржа длина равна 2 / β‖.

    • b - член смещения (соответствующий к Mdl.Bias ).

    Корень f ( x ) для конкретных коэффициентов определяет гиперплоскость. Для конкретного гиперплоскость, f ( z ) - расстояние от точки z до гиперплоскости.

    Алгоритм ищет максимальную длину маржи, сохраняя наблюдения в положительный ( y = 1) и отрицательный ( y = –1) классы разделяются.

    • Для разделяемых классов цель состоит в том, чтобы минимизировать ‖β‖ по сравнению с β и b при условии y j f ( x j ) ≥ 1, для всех j = 1, .., n . Это первичная формализация для разделимых классов.

    • Для неразделимых классов алгоритм использует резервные переменные ( ξ j ), чтобы оштрафовать цель функция для наблюдений, которые пересекают границу поля для своего класса. ξ j = 0 для наблюдений, которые не пересекают границу маржи для своего класса, в противном случае ξ j ≥ 0.

      Цель состоит в том, чтобы минимизировать 0,5‖β‖2 + C∑ξj по отношению к β , b и ξ j субъект к yjf (xj) ≥1 − ξj и ξj≥0 для всех j = 1, .., n и для положительного ограничения скалярного блока С .Это первичная формализация неразлучных классы.

    Алгоритм использует метод множителей Лагранжа для оптимизации цели, который вводит n коэффициентов α 1 , ..., α n (соответствует Mdl.Alpha ). Двойственные формализации для линейной SVM следующие: следующим образом:

    • Для разделяемых классов минимизировать

      в отношении α 1 ,..., α n , при ∑αjyj = 0, α j ≥ 0 для всех j = 1, ., j = 1 ,.(z)).

      В некоторых случаях классы разделяет нелинейная граница. Нелинейный SVM работает в преобразованном пространстве предикторов, чтобы найти оптимальную разделяющую гиперплоскость.

      Двойная формализация для нелинейной SVM -

      в отношении α 1 , ..., α n , при условии ∑αjyj = 0, 0≤αj≤C для всех j = 1, .., n и KKT условия дополнительности. G ( x k , x j ) являются элементами матрицы Грама. Результирующий функция оценки -

      Для получения дополнительных сведений см. Общие сведения о машинах опорных векторов, [1] и [3].

      Простое руководство по SVM и настройке параметров в Python и R

      Введение

      Классификация данных - очень важная задача в машинном обучении. Машины опорных векторов (SVM) широко применяются в области классификации шаблонов и нелинейных регрессий.Первоначальная форма алгоритма SVM была представлена ​​Владимиром Н. Вапником и Алексеем Я. Червоненкис в 1963 году. С тех пор SVM были значительно преобразованы для успешного использования во многих реальных задачах, таких как категоризация текста (и гипертекста), классификация изображений, биоинформатика (классификация белков, классификация рака), распознавание рукописных символов и т. Д.

      Содержание

      1. Что такое машина опорных векторов?
      2. Как это работает?
      3. Вывод уравнений SVM
      4. Плюсы и минусы SVM
      5. Реализация Python и R

      Что такое машина опорных векторов (SVM)?

      Машина опорных векторов - это управляемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии.Он следует методике, называемой трюком с ядром, для преобразования данных и на основе этих преобразований находит оптимальную границу между возможными выходами.

      Проще говоря, он выполняет несколько чрезвычайно сложных преобразований данных, чтобы выяснить, как разделить данные на основе определенных меток или выходных данных. В этой статье мы рассмотрим только алгоритм классификации SVM.

      Как это работает?

      Основная идея состоит в том, чтобы определить оптимальную разделяющую гиперплоскость, которая максимизирует запас обучающих данных.Давайте понимать этот объективный термин за термином.

      Что такое разделяющая гиперплоскость?

      Мы видим, что можно разделить данные, приведенные на графике выше. Например, мы можем нарисовать линию, в которой все точки над линией зеленые, а точки под линией - красные. Такая линия называется разделяющей гиперплоскостью.

      Теперь очевидная путаница: почему это называется гиперплоскостью, если это линия?

      На диаграмме выше мы рассмотрели простейший из примеров, т.е.2 \)). Но машина опорных векторов может работать и с общим n-мерным набором данных. А в случае более высоких измерений гиперплоскость является обобщением плоскости.

      Формально это n-1-мерное подпространство n-мерного евклидова пространства. Итак, для

      • 1D набор данных, одна точка представляет гиперплоскость.
      • 2D набор данных, линия - это гиперплоскость.
      • 3D-набор данных, плоскость - это гиперплоскость.
      • А в высшем измерении это называется гиперплоскостью.

      Мы сказали, что цель SVM - найти оптимальную разделяющую гиперплоскость. Когда разделяющая гиперплоскость считается оптимальной?

      Тот факт, что существует гиперплоскость, разделяющая набор данных, не означает, что она лучшая.

      Давайте разберемся с оптимальной гиперплоскостью с помощью набора диаграмм.

      1. Несколько гиперплоскостей
        Есть несколько гиперплоскостей, но какая из них является разделяющей гиперплоскостью? Легко видеть, что линия B лучше всего разделяет два класса.
      2. Множественные разделяющие гиперплоскости
        Также может быть множественное разделение. Как найти оптимальный? Интуитивно понятно, что если мы выберем гиперплоскость, близкую к точкам данных одного класса, то она может плохо обобщаться. Итак, цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость, которая находится как можно дальше от точек данных каждой категории.
        На диаграмме выше гиперплоскость, отвечающая указанным критериям оптимальной гиперплоскости, - B.

      Следовательно, максимальное увеличение расстояния между ближайшими точками каждого класса и гиперплоскостью приведет к оптимальной разделяющей гиперплоскости.Это расстояние называется запасом.

      Цель SVM - найти оптимальную гиперплоскость, поскольку она не только классифицирует существующий набор данных, но также помогает предсказать класс невидимых данных. А оптимальная гиперплоскость - это та, у которой больше всего запаса.

      Математическая установка

      Теперь, когда мы поняли базовую настройку этого алгоритма, давайте сразу погрузимся в математические особенности SVM.

      Я предполагаю, что вы знакомы с основными математическими понятиями, такими как векторы, векторная арифметика (сложение, вычитание, скалярное произведение) и ортогональная проекция.п \ mbox {и} b \ in \ mathbb {R} \)

      Это делит входное пространство на две части: одна содержит векторы класса? 1, а другая - векторы класса +1.

      В оставшейся части статьи мы будем рассматривать двумерные векторы. Пусть \ (\ mathcal {H} _0 \) будет гиперплоскостью, разделяющей набор данных и удовлетворяющей следующему:

      \ (\ Displaystyle \ vec {w}. \ vec {x} + Ь = 0 \)

      Наряду с \ (\ mathcal {H} _0 \), мы можем выбрать две другие гиперплоскости \ (\ mathcal {H} _1 \) и \ (\ mathcal {H} _2 \), чтобы они также разделяли данные и имели следующие уравнения:

      \ (\ vec {w}.\ vec {x} + b = \ delta \) и \ (\ vec {w}. \ vec {x} + b = \ mbox {-} \ delta \)

      Это делает \ (\ mathcal {H} _o \) равноудаленным от \ (\ mathcal {H} _1 \), а также \ (\ mathcal {H} _2 \).

      Переменная? не является обязательным, поэтому мы можем установить? = 1, чтобы упростить задачу как \ (\ vec {w}. \ vec {x} + b = 1 \) и \ (\ vec {w}. \ vec {x} + b = \ mbox {-} 1 \)

      Далее мы хотим убедиться, что между ними нет точки. Поэтому для этого мы выберем только те гиперплоскости, которые удовлетворяют следующим ограничениям:

      Для каждого вектора \ (x_i \) либо:

      1. \ (\ vec {w}.\ vec {x} + b \ leq \ mbox {-} 1 \) для \ (x_i \), имеющего класс? 1 или
      2. \ (\ vec {w}. \ Vec {x} + b \ geq 1 \) для \ (x_i \), имеющего класс 1

      Объединение ограничений

      Оба указанных выше ограничения можно объединить в одно ограничение.

      Ограничение 1:

      Для \ (x_i \), имеющего класс -1, \ (\ vec {w}. \ Vec {x} + b \ leq \ mbox {-} 1 \)
      Умножение обеих сторон на \ (y_i \) (которое всегда -1 для этого уравнения)
      \ (y_i \ left (\ vec {w}.\ vec {x} + b \ right) \ geq y_i (-1) \), что означает \ (y_i \ left (\ vec {w}. \ vec {x} + b \ right) \ geq 1 \) для \ (x_i \) имеющий класс? 1.

      Ограничение 2: \ (y_i = 1 \)

      \ (y_i \ left (\ vec {w}. \ Vec {x} + b \ right) \ geq 1 \) для \ (x_i \) класса 1

      Объединяя оба приведенных выше уравнения, мы получаем \ (y_i \ left (\ vec {w}. 2} {2} \) при условии \ (y_i \ left (\ vec {w }.\ vec {x} + b \ right) \ geq 1 \ mbox {для любого} i = 1, \ dots, n \)

      Вышесказанное относится к случаю, когда наши данные линейно разделимы. Во многих случаях данные нельзя полностью классифицировать с помощью линейного разделения. В таких случаях машина опорных векторов ищет гиперплоскость, которая максимизирует запас и минимизирует ошибки классификации.

      Для этого мы вводим временную переменную \ (\ zeta_i \), которая позволяет некоторым объектам выпадать за пределы поля, но наказывает их.

      В этом сценарии алгоритм пытается поддерживать переменную резерва равной нулю, увеличивая при этом маржу.2} {2} + C \ sum_i \ zeta_i \) при условии \ (y_i \ left (\ vec {w}. \ Vec {x} + b \ right) \ geq 1- \ zeta_i \ mbox {для любого} i = 1, \ точки, n \)

      Здесь параметр \ (C \) - это параметр регуляризации , который управляет компромиссом между штрафом за переменную резервирования (неправильная классификация) и шириной поля.

      • Маленький \ (C \) позволяет легко игнорировать ограничения, что приводит к большому запасу.
      • Large \ (C \) позволяет трудно игнорировать ограничения, что приводит к небольшому запасу.
      • Для \ (C = \ inf \) все ограничения применяются.

      Самый простой способ разделить два класса данных - это линия в случае 2D-данных и плоскость в случае 3D-данных. Но не всегда можно использовать линии или плоскости, и для разделения этих классов требуется нелинейная область. Машины поддержки векторов обрабатывают такие ситуации с помощью функции ядра, которая отображает данные в другое пространство, где линейная гиперплоскость может использоваться для разделения классов. Это известно как трюк с ядром , в котором функция ядра преобразует данные в пространство признаков с более высокой размерностью, так что возможно линейное разделение.2} {2} + C \ sum_i \ zeta_i \) при условии \ (y_i (\ vec {w}. \ Phi (x_i) + b) \ geq 1- \ zeta_i \) \ (\ mbox {для всех} 1 \ leq i \ leq n, \ zeta_i \ geq 0 \)

      Мы не будем вдаваться в решение этих оптимизационных задач. Наиболее распространенный метод, используемый для решения этих задач оптимизации, - это оптимизация выпуклости.

      Плюсы и минусы машин опорных векторов

      Каждый алгоритм классификации имеет свои преимущества и недостатки, которые проявляются в зависимости от анализируемого набора данных.Вот некоторые из преимуществ SVM:

      • Сама природа метода Convex Optimization гарантирует гарантированную оптимальность. Решение гарантированно является глобальным минимумом, а не локальным минимумом.
      • SVM - это алгоритм, который подходит как для линейно, так и для нелинейно разделяемых данных (используя трюк с ядром). Единственное, что нужно сделать, - это придумать член регуляризации \ (C \).
      • SVM
      • хорошо работают как с небольшими, так и с большими пространствами данных. Он эффективно работает с многомерными наборами данных, поскольку сложность обучающего набора данных в SVM обычно характеризуется количеством поддерживающих векторов, а не размерностью.Даже если удалить все другие обучающие примеры и повторить обучение, мы получим ту же оптимальную разделяющую гиперплоскость.
      • SVM
      • могут эффективно работать с небольшими наборами обучающих данных, поскольку они не полагаются на все данные.

      Недостатки SVM следующие:

      • Они не подходят для больших наборов данных, потому что время обучения с SVM может быть большим и требует больших вычислительных ресурсов.
      • Они менее эффективны для более шумных наборов данных, у которых есть перекрывающиеся классы.

      SVM с Python и R

      Давайте посмотрим на библиотеки и функции, используемые для реализации SVM на Python и R.

      Реализация Python

      Scikit-learn - наиболее широко используемая библиотека для реализации алгоритмов машинного обучения в Python. Класс, используемый для классификации SVM в scikit-learn, - svm.SVC ()

      .

      sklearn.svm.SVC (C = 1.0, ядро ​​= ’rbf’, степень = 3, гамма = ’auto’)

      Параметры следующие:

      • C: Это параметр регуляризации C члена ошибки.
      • Ядро
      • : определяет тип ядра, который будет использоваться в алгоритме. Это может быть «линейный», «поли», «rbf», «сигмовидный», «предварительно вычисляемый» или вызываемый. Значение по умолчанию - «rbf».
      • степень: это степень полиномиальной функции ядра («поли»), которая игнорируется всеми другими ядрами. Значение по умолчанию - 3.
      • . Гамма
      • : это коэффициент ядра для «rbf», «poly» и «sigmoid». Если гамма - «авто», то вместо нее будет использоваться 1 / n_features.

      Есть также много дополнительных параметров, которые я здесь не обсуждал.Вы можете посмотреть их здесь.

      https://gist.github.com/HackerEarthBlog/07492b3da67a2eb0ee8308da60bf40d9

      Можно настроить SVM, изменив параметры \ (C, \ gamma \) и функцию ядра. Функция для настройки параметров, доступных в scikit-learn, называется gridSearchCV ().

      sklearn.model_selection.GridSearchCV (оценка, param_grid)

      Параметры этой функции определены как:

      • оценщик: это объект оценщика, который является svm.SVC () в нашем случае.
      • param_grid: это словарь или список с именами параметров (строка) в качестве ключей и списками настроек параметров, которые можно попробовать в качестве значений.

      Чтобы узнать больше о других параметрах GridSearch.CV (), щелкните здесь.

      https://gist.github.com/HackerEarthBlog/a84a446810494d4ca0c178e864ab2391

      В приведенном выше коде параметры, которые мы рассмотрели для настройки, - это ядро, C и гамма. В скобках указаны значения, из которых должно быть получено наилучшее значение.Здесь мы указали только несколько значений для рассмотрения, но для настройки можно указать целый диапазон значений, но это займет больше времени для выполнения.

      R Реализация

      Пакет, который мы будем использовать для реализации алгоритма SVM в R, - это e1071. Используемая функция будет svm ().

      https://gist.github.com/HackerEarthBlog/0336338c5d93dc3d724a8edb67ad0a05

      Сводка

      В этой статье я рассмотрел очень простое объяснение алгоритма классификации SVM.Я не учел несколько математических сложностей, таких как вычисление расстояний и решение задачи оптимизации. Но я надеюсь, что это дает вам достаточно знаний о том, как алгоритм машинного обучения, то есть SVM, может быть изменен в зависимости от типа предоставленного набора данных.

      Разработчики Машинное обучение

      Меня выучили на математика.Я люблю учить и музыку. Когда я не на работе, ты найдешь, что я готовлю.

      Вот что вы можете сделать дальше

      Проверьте FaceCode:
      интеллектуальный инструмент для собеседования по кодированию

      .
    Опубликовано в категории: Разное

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *