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metodo-Machine-Learning

Regresión con máquina de soporte vectorial

Regresión con máquina de soporte vectorial SVR

Sirven tanto para regresiones lineales como no lineales. La idea es ajustar una calle, he intentar mantener cuántas más obvervaciones posibles del conjunto de datos dentro de la calle, limitando unos márgenes máximos.

Hyper parámetro épsilon

La anchura del pasillo se controla mediante un hiper parámetro, épsilon. Cuánto mayor es ese valor, mayor es la anchura de la calle.

Objetivo

En la regresión lineal se intenta minimizar el error entre la predicción y los datos. En SVR el objetivo es que los errores no superen el umbral establecido.