Support Vector Regression (SVR)
Een uitbreiding van het Support Vector Machine algoritme voor regressieproblemen.
Support Vector Regression (SVR)
Support Vector Regression (SVR) is een machine learning techniek die gebruikt wordt voor het voorspellen van continue uitkomsten. In tegenstelling tot classificatie-algoritmes zoals Support Vector Machines, richt SVR zich op regressieproblemen. Het algoritme probeert een optimale hypervlak of lijn te vinden die de gegeven data goed voorspelt terwijl een vooraf bepaalde foutmarge wordt gerespecteerd.
Een voorbeeld van Support Vector Regression (SVR)
Bijvoorbeeld, als je de verkoopprijs van een woning wilt voorspellen, kan SVR de invloed van verschillende factoren zoals locatie en vierkante meters effectief vastleggen.
Extra informatie over Support Vector Regression (SVR):
- SVR helpt bij het voorspellen van continue waarden door een hypervlak te creëren dat de data zo nauwkeurig mogelijk benadert, met inachtneming van een marge.
- Het model kan complexere datapatronen identificeren, waardoor het toegankelijker is voor datascience-toepassingen.
Toffe artikelen die we vonden over Support Vector Regression (SVR)