Ce tutoriel vient compléter le support de cours consacré au « Support Vector Machine » auquel nous nous référerons constamment [SVM - Diapos] . Il met en lumière deux éléments importants de la méthode : la position des points supports et le tracé des frontières dans l’espace de représentation lorsque nous construisons un séparateur linéaire ; la complexité du paramétrage dans le recherche de la solution adéquate pour un problème artificiel dont nous maîtrisons pourtant les caractéristiques. Nous utiliserons tour à tour les logiciels R (package ‘’e1071’’) et Python (package ‘’scikit-learn’’).
Nous nous concentrons sur les aspects didactiques. Pour le lecteur intéressé par les aspects opérationnels de la pratique des SVM (schéma apprentissage-test pour l’évaluation des classifieurs, identification des paramètres optimaux à l’aide des grilles de recherche), je conseille la lecture de notre support repère. Je préconiserais également la lecture des tutoriels consacrés à la comparaison des logiciels proposant les SVM et à l’étude du comportement des différents classifieurs linéaires (voir références).
Mots-clés : svm, machines à vecteurs de support, séparateurs à vaste marge, package e1071, logiciel R, logiciel Python, package scikit-learn, sklearn
Lien : SVM - Support Vector Machine
Fichier : svm_r_python.zip
Références :
R. Rakotomalala, "Support Vector Machine - Diapos", mai 2016.
Tutoriel Tanagra, "SVM - Comparaison de logiciels", oct. 2008.
Tutoriel Tanagra, "Classifieurs linéaires", mai 2013.
