ماشین بردار پشتیبان (SVM) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌ها در حوزه یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised Learning) است که در ابتدا برای حل مسائل طبقه‌بندی (Classification) دو کلاسه معرفی شد، اما قابلیت تعمیم به مسائل رگرسیون و چندکلاسه را نیز دارد.

مفهوم اساسی SVM: ابرصفحه و حاشیه بهینه

ایده اصلی SVM مبتنی بر یافتن یک مرز تصمیم (Decision Boundary) است که به آن ابرصفحه (Hyperplane) گفته می‌شود و به طور مؤثر دو یا چند کلاس را از هم تفکیک کند. هدف نهایی SVM صرفاً تفکیک داده‌ها نیست، بلکه یافتن ابرصفحه‌ای است که حداکثر فاصله را با نزدیک‌ترین نقاط داده از هر کلاس داشته باشد. این فاصله را حاشیه (Margin) می‌نامند و ابرصفحه بهینه، ابرصفحه‌ای است که این حاشیه را به حداکثر می‌رساند (Maximal Margin). نقاط داده‌ای که دقیقاً روی این حاشیه قرار می‌گیرند یا آن را تعریف می‌کنند، بردارهای پشتیبان (Support Vectors) نامیده می‌شوند؛ این نقاط حیاتی‌ترین نمونه‌ها برای تعریف مدل هستند.

چالش داده‌های غیرخطی و ترفند هسته (Kernel Trick)

در بسیاری از مجموعه‌ داده‌های دنیای واقعی، تفکیک کلاس‌ها با یک خط مستقیم (یا ابرصفحه خطی) در فضای اصلی امکان‌پذیر نیست (داده‌های غیرخطی). برای حل این چالش، SVM از ترفند هسته (Kernel Trick) استفاده می‌کند. هسته‌ها توابعی هستند که داده‌ها را از فضای اصلی با ابعاد پایین، به یک فضای با ابعاد بالاتر و پیچیده‌تر نگاشت می‌کنند. در این فضای جدید با ابعاد بالاتر، داده‌های غیرخطی که قبلاً درهم‌آمیخته بودند، ممکن است به صورت خطی قابل تفکیک شوند. رایج‌ترین توابع هسته عبارتند از: هسته چندجمله‌ای (Polynomial Kernel) و هسته تابع پایه شعاعی (RBF Kernel).

پارامتر جریمه © و مدیریت خطا

اگرچه SVM به دنبال یک تفکیک کامل است، اما در عمل و برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)، به مدل اجازه داده می‌شود تا تعداد محدودی از نمونه‌ها را به اشتباه طبقه‌بندی کند یا آن‌ها را درون حاشیه قرار دهد. این فرآیند توسط پارامتر جریمه C (Cost Parameter) کنترل می‌شود.

  • مقدار پایین C: یک حاشیه پهن‌تر را تشویق می‌کند و تحمل بیشتری نسبت به خطاهای طبقه‌بندی دارد (مدل ساده‌تر و تعمیم‌پذیرتر).
  • مقدار بالای C: یک حاشیه باریک‌تر را تحمیل می‌کند و هر خطای طبقه‌بندی را با شدت بیشتری جریمه می‌کند، که می‌تواند منجر به دقت بالا در داده‌های آموزشی، اما ریسک بیش‌برازش شود.

انتخاب مناسب C به تعادل میان به حداکثر رساندن حاشیه و به حداقل رساندن خطای آموزشی کمک می‌کند.

پیاده‌سازی SVM در نرم‌افزار Weka (SMO)

در نرم‌افزار Weka، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان تحت عنوان SMO (Sequential Minimal Optimization) در مسیر weka -> classifiers -> functions پیاده‌سازی شده است. SMO یک روش کارآمد برای حل مسئله بهینه‌سازی کوادراتیک است که در طول آموزش SVM به وجود می‌آید. هنگام استفاده از SMO در Weka، کاربر باید پارامترهای کلیدی مانند نوع هسته (Kernel) و مقدار جریمه © را بر اساس ماهیت مجموعه داده و اهداف مدل‌سازی تنظیم کند. خروجی SVM در Weka شامل جزئیات ابرصفحه، تعداد بردارهای پشتیبان و معیارهای ارزیابی عملکرد مانند ماتریس درهم‌ریختگی و F-Measure است.

کلیدواژه ها : الگوریتم-ماشین-بردار-پشتیبان-SVM-Support-Vector-Machine-یادگیری-نظارت-شده-Supervised-Learning-ابرصفحه-Hyperplane-حاشیه-بهینه-Maximal-Margin-بردار-پشتیبان-Support-Vectors-ترفند-هسته-Kernel-Trick-SMO-Sequential-Minimal-Optimization-Weka-Classification-پارامتر-جریمه-Cost-Parameter-C-RBF-Kernel-داده‌کاوی