【G検定】マージン最大化

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マージン最大化

マージン最大化とは、異なるクラスのデータポイント間に引かれる決定境界線（または超平面）と、その境界線に最も近いデータポイントとの距離を可能な限り大きくすることを意味します。この「距離」こそがマージンと呼ばれるものです。

なぜマージンを最大化することが重要なのでしょうか。それは、マージンを広くとることで、未知のデータに対しても正確な分類ができる可能性が高まるからです。言い換えれば、マージンを最大化することで、モデルの汎化性能が向上し、過学習のリスクを軽減することができるのです。

サポートベクターマシン（SVM）は、このマージン最大化の考え方を直接的に実装した手法です。SVMは、データ点を異なるクラスに分類する際に、最大マージンの決定境界を見つけ出すことを目指します。

SVMの働きを簡単に説明すると、まず訓練データの中から、決定境界に最も近いデータポイントを特定します。これらのポイントは「サポートベクター」と呼ばれ、決定境界の位置を決定する上で重要な役割を果たします。SVMは、これらのサポートベクターとの距離が最大となるように決定境界を設定します。

実際の問題では、データが線形的に分離できないケースも多く存在します。そのような場合、SVMは「カーネルトリック」と呼ばれる技法を用いて非線形の問題に対応します。

カーネルトリックでは、元のデータ空間を高次元の特徴空間に写像します。この高次元空間では、元のデータ空間では非線形だった関係が線形に変換される可能性があります。そして、この高次元空間内で線形の決定境界を見つけ出すのです。

この過程で用いられる関数を「カーネル関数」と呼びます。カーネル関数を適切に選択することで、複雑な非線形の分類問題でも効率的に解くことができるようになります。

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