質問: 私は今、データ分析による分類問題に取り組んでいます。 具体的には、Pythonを用いて、ロジットモデルとサポートベクターマシン (以下 SVM) を用いてモデルを構築し、分類問題の予測を行なっています。 ロジットモデルでは、シグモイド関数によって0~1の結果が得られるため、その値によって境界面に近いのか、離れているのか等、距離のような概念が存在します。 一方でSVMは、Pythonに関数が用意されており、結果も0か1かでしかわからないため、どのくらいの信頼度?で判別されたのかを把握することができません。 つまり、SVMにおける境界面と各データとの距離のような概念を表す値を取得することはできないのでしょうか? <環境> ・OS:maxOS Sierra ・Python3 ・SVMのカーネル関数:rbf
回答: 使っているライブラリがわかりませんが、基本的に決定関数みたいなものはどのライブラリでも用意されているはずです。 sklearnだとすると、decision_functionメソッドを使って取得できます。