Python 模擬試験

Pythonデータ分析 模擬試験 第4回 問35・4章4節 scikit-learn（分類）

線形 SVM

次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。

from sklearn.svm import SVC
m = SVC(kernel="linear").fit([[0], [1], [2], [3]], [0, 0, 1, 1])
print(m.predict([[0.4], [2.6]]).tolist())
  1. A

    [1, 0]

  2. B

    [0, 1]

  3. C

    [0, 0]

  4. D

    [1, 1]

正解と解説を見る

正解：B

SVM は、2 つのクラスの間のマージンを最大にする境界を学習する。kernel で、線形以外の境界も扱える。

順実行する行実行後の変数
1`from sklearn.svm import SVC`—
2`m = SVC(kernel="linear").fit([[0], [1], [2], …`—
3`print(m.predict([[0.4], [2.6]]).tolist())`—
結果実際の出力[0, 1]

学習のポイント：特徴量のスケールをそろえてから使う。

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