【Scikit-learn】サポートベクタマシン(SVM)で多クラス分類

Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いて、サポートベクタマシン(SVM)による多クラス分類を行う方法について紹介します。

【Scikit-learn】SVMで多クラス分類

Scikit-learnのSVMは、多クラス分類も行えます。
方法は、学習用データの目的変数(教師ラベル)をクラス数分増やすだけでコードは2分類と変わりません。

動画解説

本ページの内容は以下動画でも解説しています。

ソースコード

サンプルプログラムのソースコードです。


学習用データ(train.csv)
目的変数(教師ラベル)を0, 1, 2の3種類に増やしています


テスト用データ(test2.csv)


実行結果

【補足】拡張しやすいようclass化したコード

前節のソースコードを、クラス数が増えた場合などに拡張しやすいよう修正したコードも掲載します。

動画解説

本ページの内容は以下動画でも解説しています。


【Scikit-learn】サポートベクタマシン(SVM)で教師あり学習(分類器作成)
Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いて、サポートベクタマシン(SVM)による教師あり学習を行う方法について紹介します。
Scikit-learnの使い方まとめ(機械学習入門・サンプル集)
Pythonモジュール「Scikit-learn」で機械学習を行う方法について入門者向けに使い方を解説します。

コメント