Cos'è svm?

SVM (Support Vector Machines) è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che viene utilizzato per la classificazione e la regressione. È un modello di apprendimento supervisionato che viene addestrato con un insieme di dati di input e le rispettive etichette di output.

La sua funzione principale è quella di trovare l'iperpiano ottimale che divide i dati in classi. I punti dati che si trovano più vicino all'iperpiano sono chiamati vettori di supporto e sono utilizzati per determinare la posizione e l'orientamento dell'iperpiano. L'obiettivo delle SVM è quindi quello di massimizzare la distanza tra l'iperpiano e i vettori di supporto, chiamata larghezza del margine.

L'SVM può essere utilizzato sia per problemi di classificazione che di regressione. Per la classificazione, l'obiettivo è classificare i dati in due o più classi, mentre per la regressione, l'obiettivo è stimare un valore numerico.

Le SVM hanno dimostrato di essere molto efficaci nella classificazione di problemi complessi e nella gestione di dati non lineari. Sono anche generalmente meno suscettibili all'overfitting rispetto ad altri modelli di apprendimento automatico, come ad esempio le reti neurali.

Tuttavia, le SVM possono essere computazionalmente intensive, specialmente quando si lavora con grandi quantità di dati. Inoltre, richiedono una buona selezione delle caratteristiche e possono portare a modelli complessi e di difficile interpretazione.

Esistono diverse varianti delle SVM, come ad esempio le SVM kernelizzate che aumentano la flessibilità del modello introducendo funzioni di kernel per trasformare i dati in uno spazio dimensionale superiore. Questo consente di gestire dati non linearmente separabili nel loro spazio di origine.