サポートベクターマシン（SVM）とは？高精度な分類を実現する機械学習手法

はじめに

サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）は、分類問題で高い精度を発揮する教師あり学習のアルゴリズムです。
マージン最大化の原理に基づき、クラス間の境界を最適化することで、過学習を抑えながら汎化性能を高めます。
この記事ではSVMの基本原理や特徴、応用例をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

SVMは、データを2つのクラスに分ける超平面（ハイパープレーン）を探し、クラス間のマージン（境界から最も近い点までの距離）を最大化することを目的としています。

主な特徴：

マージン最大化による高い汎化性能
カーネルトリックによる非線形分類対応
少数のサポートベクターのみでモデルを構成

用語	説明
ハイパープレーン	クラスを分割する境界面
マージン	境界線と最も近いデータ点（サポートベクター）との距離
サポートベクター	境界に最も近い訓練データで、モデルを決定する重要な点
カーネル関数	非線形問題を線形問題に変換する関数

深掘り解説

線形SVM
データが線形分離可能な場合、最適な境界線を決定する。
非線形SVMとカーネルトリック
多項式カーネルやRBF（ガウシアン）カーネルなどで非線形な境界を実現し、高次元空間での線形分離を可能にする。
最適化問題
制約条件付きの凸最適化問題として定式化され、ラグランジュ乗数法などで解かれる。
マルチクラス分類
一対多法や一対一法などで多クラス対応が可能。

応用・発展的な使い方

画像認識や顔認識
テキスト分類やスパムメール検出
バイオインフォマティクス（遺伝子分類など）
金融の信用リスク分析
医療診断支援

よくある誤解と注意点

SVMは大規模データに対して計算コストが高い場合がある
カーネル関数の選択とパラメータ調整が性能に大きく影響
線形分離可能でない場合はカーネル利用が必須

まとめ

サポートベクターマシンは理論的に優れた分類アルゴリズムで、多くの実世界問題で成功を収めています。
適切なカーネル選択とパラメータ調整により、高精度な分類モデルを構築可能です。
機械学習の基本手法としてぜひ理解しておきたい技術です。