サポートベクターマシン

サポートベクターマシン（金融工学）

意味データ分類・予測のAI

サポートベクターマシンとは？

サポートベクターマシンは、機械学習の一種で、データを分類したり回帰分析を行ったりするための強力なアルゴリズムです。金融分野では、株価予測や信用リスク評価などに利用されます。

サポートベクターマシンの具体的な使い方

「この新しい取引先の信用リスクを評価するために、サポートベクターマシンを使って過去のデータを分析してみよう。」

金融機関が新規取引先の信用度を判断する場面を描写しています。過去の取引データをAIで分析し、リスク評価を行う手法を提案しています。

サポートベクターマシンに関するよくある質問

Q.線形と非線形の違いは？

A.サポートベクターマシン（SVM）には線形と非線形のバージョンがあります。線形SVMは直線（高次元では超平面）で分離可能なデータに適しています。非線形SVMはカーネルトリックを使用して、複雑な非線形の境界を持つデータも分類できます。金融データは多くの場合非線形性を持つため、非線形SVMがよく使用されます。

Q.過学習のリスクは？

A.SVMは過学習のリスクがありますが、適切に調整すれば比較的制御しやすいです。正則化パラメータ（Cパラメータ）を調整することで、モデルの複雑さと汎化能力のバランスを取ることができます。また、クロスバリデーションを使用してパラメータを最適化することで、過学習を防ぐことができます。

Q.計算コストは高い？

A.SVMの計算コストは、データセットのサイズとカーネルの選択に大きく依存します。小規模から中規模のデータセットでは効率的ですが、大規模なデータセットでは計算コストが急激に増加する可能性があります。金融分野での使用時は、データ量と計算時間のトレードオフを考慮する必要があります。