Support Vector Machines (SVM)

Definição Básica

Algoritmo de aprendizado supervisionado utilizado para classificação e regressão, que busca encontrar o hiperplano ideal para separar diferentes classes em um conjunto de dados.

Definição Detalhada

Support Vector Machines (SVM) é um poderoso método de aprendizado de máquina usado principalmente para tarefas de classificação, mas também aplicável à regressão. O objetivo do SVM é encontrar um hiperplano que melhor separe os dados em diferentes classes, maximizando a margem entre as classes mais próximas ao hiperplano. Ele é especialmente útil em cenários onde há uma clara margem de separação entre as classes e é eficaz em espaços de alta dimensão.

Exemplos Práticos

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

# Carregar o dataset Iris

data = datasets.load_iris()

X = data.data

y = data.target

# Dividir os dados em treino e teste

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Treinar o modelo SVM

model = SVC(kernel='linear')

model.fit(X_train, y_train)

# Avaliar o modelo

accuracy = model.score(X_test, y_test)

print(f"Acurácia do modelo SVM: {accuracy:.2f}")

Support Vector Machines (SVM)

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