Destek vektör makineleri (SVM) ve rastgele ormanlar, makine öğreniminin temel dayanaklarıdır. Net ve anlaşılır bir model sunmadıkları için fazla bakılmasalar da, sürekli değişkenlerin ortalama tahmininde ve kategorik değişkenlerin sınıflandırılmasında çok etkili olabilirler.

SVM, İstatistikler’de STATS SVM uzantı komutu tarafından sağlanır; Rastgele ormanlar, tahmin için SPSSINC RANFOR’da ve tahmin genişletme komutları için SPSSINC RANPRED’de mevcuttur, ancak burada daha fazla tartışılmayacaktır. SVM, David Meyer ve diğerleri tarafından R e1071 paketi kullanılarak uygulanır. Bu bölümdeki tanıtım materyalinin ötesindeki ayrıntılara, bu paketler için R vinyetleri aracılığıyla erişebilirsiniz. SVM vinyet için bu kodu bir sözdizimi penceresinden çalıştırın.

DVM’ler (ve rastgele ormanlar) hem sürekli bağımlı değişkenin olduğu regresyon problemlerinde hem de bağımlı değişkenin iki veya daha fazla değerle kategorik olduğu sınıflandırma problemlerinde kullanılabilir. Önce sınıflandırma problemini, sonra regresyon problemini tartışıyoruz.

İki grubu temsil eden ikili bir değişken y ve bir dizi açıklayıcı değişken X1, …, Xn hakkında verilerimiz olduğunu varsayalım. Diskriminant analizi (DISCRIMINANT) veya lojistik regresyon (LOJİSTİK REGRESYON veya NOMREG; bunlar ikiden fazla grubu da işleyebilir) kullanarak modelleyebiliriz. Bu yöntemler ve SVM, sadece bir çizgi olan iki değişkenli bir ayırma hiperdüzleminin denklemini bulur.

Yani, grubu (y değişkeni) en iyi şekilde tahmin etmek için X değişkenlerinin n-boyutlu uzayını bölen X değişkenlerinin doğrusal bir kombinasyonunu bulurlar. Mükemmel bir sınıflandırıcı, eğer böyle bir doğru varsa, durumları mükemmel bir şekilde gruplara ayıran bir çizgi veya hiperdüzlem çizer; yani gruplar ayrılabilir. Gerçek dünyada, elbette, gruplar muhtemelen ayrılabilir değildir ve hiperdüzlem bazı noktaları yanlış tarafta bırakacaktır, ancak SVM’nin amacı, bu bölümde daha sonra tartışılacak hususlara bağlı olarak mümkün olan en iyi bölmeyi bulmaktır.

DVM algoritmasının ayrıntıları bu bölümün kapsamı dışındadır, ancak iki nokta dikkat çekicidir. İlk olarak, SVM, aşırı noktaların (ayıran hiperdüzlemden uzak olan noktalar) önemli olmadığı için diskriminant analizinden veya lojistik regresyondan farklıdır. Önemli olan tek nokta, hiperdüzlem tarafından yanlış sınıflandırılan veya hiperdüzlemin kenarında bulunan, yani ona yakın olan noktalardır, bunlara destek vektörleri denir.

Diğer noktalar hiperdüzlemin tanımına katkıda bulunmaz. Buna karşılık, diskriminant analizi, tüm verilerin ortalamalarına ve varyans-kovaryans matrisine dayanmaktadır. Lojistik regresyon SVM’ye daha çok benzer, ancak aşırı değerlere diskriminant analizinden daha az duyarlı olmasına rağmen tüm noktalar katkıda bulunur. Bu nedenle SVM, diskriminant analizinden veya lojistik regresyondan daha sağlamdır.

Support vector machine
Destek Vektör makineleri pdf
SVM
Destek Vektör Makineleri algoritması
Support Vector Machine türkçe
SVM algoritması
What is support vector machine
Destek Vektör Makineleri ppt

İkincisi, maliyet parametresine bağlı olarak marj genişledikçe destek vektörlerinin sayısı artacaktır. Bu ayar parametresi, önyargı ve varyans arasındaki dengeyi kontrol eder. Dar bir marj, daha geniş bir marj ve daha fazla destek vektörü ve daha fazla önyargı ile karşılaştırıldığında, tahmin verilerine daha sıkı bir uyum ve düşük varyans anlamına gelir. Daha fazla destek vektörü, potansiyel olarak daha az sağlamlık anlamına gelir.

Eğer y ikiden fazla değere sahipse, her bir değer çifti için hiperdüzlem oluşturabiliriz. Değerler a, b ve c ise, örneğin, (a,b), (a,c) ve (b,c) için SVM’yi kurarız veya genel olarak k değerleri ile k(k) oluştururuz. –1)/2 SVM’ler. Tahmin için, her durum her bir DVM kullanılarak sınıflandırılır ve tahmin sonucu oylama ile seçilir. En sık atanan kategori kazanır.

Sürekli bir y ile, sıradan regresyon, karesel hataların toplamını en aza indirecektir. Bunun yerine SVM için, mutlak değerdeki küçük artıklar sayılmaz ve minimizasyon, mutlak değerde bazı sabitlerden daha büyük olan karesel hataların toplamıdır.

X değişkenlerine dayalı basit bir hiperdüzlem ayırma sınırı her zaman mevcut olmayacaktır. Diğer modellerde, etkileşimleri veya polinom etkilerini hesaba katmak için X’lerin doğrusal olmayan işlevleri sunulabilir, ancak bu birçok tahmin ediciyle birlikte tahmin edilecek çok sayıda parametreyi ortaya çıkarabilir. SVM’de, aksine, doğrusal olmayan efektler, doğrusal olmayan bir çekirdek kullanılarak barındırılır.

SVM tahmini, tüm nokta çiftleri arasındaki mesafelere dayanmaktadır. Doğrusal bir çekirdek için, iki durum arasındaki uzaklık basitçe (standartlaştırılmış) açıklayıcı değişkenlerin, yani Öklid uzaklığının iç çarpımı olarak hesaplanır. Farklı mesafe ölçüleri seçilerek, doğrusal olmayan etkiler getirilebilir. Hiper düzlem, sınırın daha esnek olmasını sağlayan bir “hiper-kıpırdatma” haline gelir.

Mesafe ölçümü çekirdek olarak adlandırılır ve SVM prosedürü doğrusal çekirdeğe üç parametreli alternatif sağlar. R kodunun altında yatan paketin yazarları, doğrusal çekirdeği kapsadığı ve bazı durumlarda sigmoid çekirdeğe benzediği için Radyal Temel İşlevi (RBF) ilk seçenek olarak önermektedir. Ancak değişken sayısı çok fazla ise lineer çekirdek tercih edilebilir.

Doğrusal olan dışındaki çekirdeklerle ilgili zorluk, parametre değerlerinin nasıl seçileceğidir. Polinom çekirdeği için, iç çarpımın derecesini ve ağırlığını belirtmelisiniz; diğerlerinin çoğu için, bozunma oranını vb. belirtmeniz gerekir. Prosedür varsayılan değerler sağlar, ancak bunlar belirli bir problem için optimal değildir ve en iyi sonuçlar için deney yapılması gerekir.

Prosedür, alanı keşfetmenize ve iyi değerler seçmenize izin veren parametre alanı üzerinde bir ızgara araması için bir mekanizma sağlar. Kaba bir ızgara ile başlamak ve bunu gelecek vaat eden bölgeler için rafine etmek, hesaplama süresini makul tutabilir.
Gama parametresi, doğrusal çekirdek hariç tümü için geçerlidir. Gama, bir X vektörünün diğeri üzerindeki etkisinin bozulma oranını belirler. Büyük değerler hızlı bozunma ve dolayısıyla az düzgünleştirme ve küçük değerler yavaş bozunma veya çok düzleştirme anlamına gelir. Varsayılan 1/(değişken sayısı) şeklindedir.

Varsayılan olarak 1 olan maliyet parametresi, yanlış sınıflandırma maliyetidir. Büyük bir değer, yanlış sınıflandırma için yüksek bir ceza anlamına gelir; bu, düşük önyargı ancak yüksek varyans ile ilişkilidir ve eğitim setine fazla sığabilir, küçük bir değer ise tam tersi etkiye sahiptir.

The post Destek Vektör Makineleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).