SPSS Modeler Support-Vektor-Maschinen (SVM)Ibm

Support-Vektor-Maschinen (SVM) sind ein leistungsstarker Algorithmus im SPSS Modeler, der für Klassifizierung- und Regressionsaufgaben verwendet wird. SVM arbeitet, indem es eine optimale Hyperplane findet, die die Datenpunkte in verschiedene Klassen trennt. Dieser Algorithmus ist besonders effektiv, wenn es darum geht, hochdimensionale Datensätze zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen, da er die Punkte so trennt, dass der Abstand zwischen der Hyperplane und den nächstgelegenen Punkten (den Support-Vektoren) maximiert wird.

SVM kann sowohl lineare als auch nicht lineare Klassifikationen durchführen. Für nicht lineare Probleme wird der sogenannte Kernel-Trick verwendet, bei dem die Daten durch nicht lineare Transformationen in höhere Dimensionen projiziert werden. Beliebte Kernel-Methoden sind der polynomiale Kernel, der radiale Basisfunktion (RBF)-Kernel und der sigmoidale Kernel.

Der Einsatz von SVM im SPSS Modeler ist ideal für Anwendungen wie Textklassifikation, Bilderkennung und biomedizinische Analysen, da der Algorithmus eine hohe Genauigkeit bietet und gut mit großen, komplexen Datensätzen umgehen kann. Im Modeler kannst du Parameter wie die Wahl des Kernels, die Regularisierungsparameter und den Toleranzwert anpassen, um die Leistung des Modells zu optimieren. Die Ausgabe in SPSS Modeler ermöglicht dir eine detaillierte Analyse der Modellleistung und die Visualisierung der Entscheidungsgrenzen.