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La régression SVM utilise les mêmes principes que le SVM pour la classification, avec seulement quelques différences mineures. Tout d'abord, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infinies. | La régression SVM utilise les mêmes principes que le SVM pour la classification, avec seulement quelques différences mineures. Tout d'abord, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infinies. | ||
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Version du 10 janvier 2021 à 10:19
Définition
La Machine à vecteurs de support (SVM: Support Vector Machine) peut également être utilisé comme méthode de régression, en conservant toutes les principales caractéristiques qui caractérisent l'algorithme (marge maximale).
La régression SVM utilise les mêmes principes que le SVM pour la classification, avec seulement quelques différences mineures. Tout d'abord, comme la sortie est un nombre réel, il devient très difficile de prédire les informations disponibles, ce qui offre des possibilités infinies.
Dans le cas d'une régression, une marge de tolérance (epsilon) est fixée en approximation à la SVM qui aurait déjà demandé au problème.
Français
Régression SVM (Machine à vecteurs de support) féminin
Anglais
Regression SVM (Support Vector Machine)
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
