【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

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【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。

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