View source for ماشین بردار پشتیبان

=== ماشین بردار پشتیبان ===

'''ماشین بردار پشتیبان''' (Support Vector Machine یا SVM) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های [[یادگیری ماشین]] است که هم برای مسائل [[دسته‌بندی]] و هم برای مسائل [[رگرسیون]] استفاده می‌شود. SVM به ویژه در مواردی که داده‌ها دارای ابعاد بالا هستند و یا داده‌ها به طور خطی قابل جداسازی نیستند، عملکرد بسیار خوبی دارد. این مقاله به بررسی عمیق مفاهیم، اصول، انواع، مزایا و معایب SVM می‌پردازد و برای مبتدیان در این حوزه طراحی شده است.

== مفاهیم پایه ==

در قلب SVM، ایده یافتن یک '''ابرصفحه''' (Hyperplane) بهینه قرار دارد که داده‌ها را به بهترین شکل ممکن به دو یا چند دسته تقسیم می‌کند.  ابرصفحه در فضای n بعدی یک خط (در فضای دو بعدی) یا یک صفحه (در فضای سه بعدی) یا یک ابرصفحه (در فضاهای با ابعاد بالاتر) است.

تصور کنید مجموعه‌ای از نقاط داده‌ای دارید که هر نقطه نماینده یک نمونه است و هر نمونه به یکی از دو دسته تعلق دارد. هدف SVM یافتن ابرصفحه‌ای است که فاصله آن از نزدیک‌ترین نقاط داده‌ای از هر دسته، بیشینه باشد. این نقاط نزدیک‌ترین داده‌ها، '''بردارهای پشتیبان''' (Support Vectors) نامیده می‌شوند.

'''حاشیه''' (Margin) به فاصله‌ی بین ابرصفحه و نزدیک‌ترین نقاط داده‌ای از هر دسته گفته می‌شود. SVM سعی می‌کند حاشیه را ماکزیمم کند، زیرا هرچه حاشیه بزرگتر باشد، احتمال [[تعمیم]] (Generalization) مدل به داده‌های جدید بیشتر است.

== اصول کار SVM ==

1. '''جداسازی خطی (Linear Separability):''' در ساده‌ترین حالت، داده‌ها به طور کامل با یک ابرصفحه خطی قابل جداسازی هستند. SVM در این حالت، ابرصفحه‌ای را پیدا می‌کند که حاشیه را ماکزیمم کند.

2. '''داده‌های غیرخطی (Non-linear Data):''' در بسیاری از موارد، داده‌ها به طور خطی قابل جداسازی نیستند. در این حالت، SVM از یک تکنیک به نام '''تغییر هسته''' (Kernel Trick) استفاده می‌کند. تغییر هسته، داده‌ها را به یک فضای با ابعاد بالاتر نگاشت می‌کند، جایی که ممکن است داده‌ها به طور خطی قابل جداسازی شوند.

3. '''توابع هسته (Kernel Functions):''' توابع هسته، روشی برای محاسبه ضرب داخلی بین داده‌ها در فضای با ابعاد بالاتر بدون نیاز به محاسبه صریح نگاشت هستند. برخی از توابع هسته رایج عبارتند از:
    * '''هسته خطی (Linear Kernel):''' برای داده‌های قابل جداسازی خطی مناسب است.
    * '''هسته چندجمله‌ای (Polynomial Kernel):''' برای داده‌هایی که دارای روابط غیرخطی پیچیده هستند مناسب است.
    * '''هسته شعاعی پایه (Radial Basis Function - RBF Kernel):''' یکی از محبوب‌ترین توابع هسته است و برای طیف گسترده‌ای از داده‌ها مناسب است.
    * '''هسته سیگموئید (Sigmoid Kernel):'''  در شبکه‌های عصبی نیز استفاده می‌شود.

4. '''بهینه‌سازی (Optimization):'''  SVM از تکنیک‌های بهینه‌سازی برای یافتن ابرصفحه بهینه و بردارهای پشتیبان استفاده می‌کند.  این فرایند شامل حل یک مسئله برنامه‌ریزی خطی (Linear Programming) یا برنامه‌ریزی درجه دوم (Quadratic Programming) است.

== انواع SVM ==

* '''SVM خطی (Linear SVM):''' از هسته خطی استفاده می‌کند و برای داده‌های قابل جداسازی خطی مناسب است.
* '''SVM غیرخطی (Non-linear SVM):''' از توابع هسته غیرخطی (مانند RBF یا چندجمله‌ای) استفاده می‌کند و برای داده‌های غیرخطی مناسب است.
* '''SVM چند کلاسه (Multi-class SVM):''' برای دسته‌بندی داده‌ها به بیش از دو دسته استفاده می‌شود.  روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی SVM چند کلاسه وجود دارد، از جمله روش یک در مقابل همه (One-vs-All) و روش یک در مقابل یک (One-vs-One).
* '''SVM برای رگرسیون (Support Vector Regression - SVR):'''  برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته به جای دسته‌بندی استفاده می‌شود. SVR سعی می‌کند یک تابع را پیدا کند که فاصله بین مقادیر پیش‌بینی شده و مقادیر واقعی را به حداقل برساند.

== پارامترهای مهم در SVM ==

* '''C (پارامتر تنظیم):'''  این پارامتر، میزان جریمه برای اشتباهات در طبقه‌بندی را کنترل می‌کند. مقدار بزرگ C باعث می‌شود مدل سعی کند تمام نقاط داده را به درستی طبقه‌بندی کند، در حالی که مقدار کوچک C باعث می‌شود مدل به اشتباهات بیشتری اجازه دهد تا حاشیه بزرگتری داشته باشد.
* '''γ (گاما):'''  این پارامتر، تأثیر توابع هسته (به ویژه هسته RBF) را کنترل می‌کند. مقدار بزرگ γ باعث می‌شود مدل به نقاط داده نزدیک‌تر باشد و مرزهای پیچیده‌تری ایجاد کند، در حالی که مقدار کوچک γ باعث می‌شود مدل به نقاط داده دورتر توجه کند و مرزهای ساده‌تری ایجاد کند.
* '''ε (اپسیلون):'''  در SVR، این پارامتر، میزان خطای قابل قبول در پیش‌بینی را کنترل می‌کند.

== مزایا و معایب SVM ==

'''مزایا:'''

* '''کارایی بالا:'''  SVM در فضاهای با ابعاد بالا و با تعداد ویژگی‌های زیاد عملکرد خوبی دارد.
* '''تعمیم خوب:'''  SVM به دلیل تلاش برای ماکزیمم کردن حاشیه، توانایی تعمیم خوبی به داده‌های جدید دارد.
* '''انعطاف‌پذیری:'''  SVM می‌تواند با استفاده از توابع هسته مختلف، برای انواع مختلف داده‌ها و مسائل استفاده شود.
* '''مقاومت در برابر داده‌های پرت:''' بردارهای پشتیبان، تأثیر داده‌های پرت را کاهش می‌دهند.

'''معایب:'''

* '''پیچیدگی محاسباتی:'''  آموزش SVM می‌تواند برای مجموعه‌های داده بزرگ زمان‌بر باشد.
* '''انتخاب پارامتر:'''  انتخاب پارامترهای بهینه (C، γ، ε) می‌تواند دشوار باشد و نیاز به تنظیم دقیق دارد.
* '''تفسیرپذیری کم:'''  مدل‌های SVM، به ویژه مدل‌های غیرخطی، می‌توانند تفسیرپذیری کمی داشته باشند.

== کاربردهای SVM ==

SVM در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود، از جمله:

* '''تشخیص تصویر:'''  شناسایی اشیاء در تصاویر، تشخیص چهره، طبقه‌بندی تصاویر.
* '''تشخیص متن:'''  طبقه‌بندی اسناد، تشخیص هرزنامه (Spam Detection)، تحلیل احساسات.
* '''بیوانفورماتیک:'''  تشخیص بیماری‌ها، طبقه‌بندی ژن‌ها، پیش‌بینی ساختار پروتئین.
* '''بازارهای مالی:'''  پیش‌بینی قیمت سهام، تشخیص تقلب، مدیریت ریسک.  (به [[تحلیل تکنیکال]] و [[تحلیل حجم معاملات]] نیز توجه کنید).
* '''پردازش زبان طبیعی:'''  ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تشخیص موجودیت نام‌دار.

== مقایسه SVM با سایر الگوریتم‌ها ==

* '''SVM در مقابل درخت تصمیم (Decision Tree):'''  درخت تصمیم به راحتی قابل تفسیر است، اما ممکن است به داده‌های پرت حساس باشد. SVM معمولاً تعمیم بهتری دارد، اما تفسیر آن دشوارتر است.
* '''SVM در مقابل جنگل تصادفی (Random Forest):'''  جنگل تصادفی معمولاً دقت بالاتری نسبت به SVM دارد، اما ممکن است زمان آموزش طولانی‌تری داشته باشد.
* '''SVM در مقابل رگرسیون لجستیک (Logistic Regression):'''  رگرسیون لجستیک یک الگوریتم ساده و سریع است، اما ممکن است در داده‌های غیرخطی عملکرد خوبی نداشته باشد. SVM با استفاده از توابع هسته، می‌تواند داده‌های غیرخطی را به خوبی مدل کند.
* '''SVM در مقابل شبکه‌های عصبی (Neural Networks):''' شبکه‌های عصبی معمولاً در مسائل پیچیده عملکرد بهتری دارند، اما نیاز به داده‌های آموزشی بیشتری دارند و تنظیم آن‌ها دشوارتر است.

== پیاده‌سازی SVM در پایتون ==

می‌توان از کتابخانه [[scikit-learn]] در پایتون برای پیاده‌سازی SVM استفاده کرد.

```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# بارگیری مجموعه داده Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# ایجاد مدل SVM
svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')

# آموزش مدل
svm.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی
y_pred = svm.predict(X_test)

# ارزیابی مدل
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```

== استراتژی‌های بهبود عملکرد SVM ==

* '''تنظیم دقیق پارامترها (Hyperparameter Tuning):''' استفاده از روش‌هایی مانند [[Grid Search]] و [[Random Search]] برای یافتن بهترین پارامترها.
* '''انتخاب ویژگی (Feature Selection):''' انتخاب ویژگی‌های مرتبط و حذف ویژگی‌های غیرضروری می‌تواند عملکرد SVM را بهبود بخشد.
* '''مقیاس‌بندی داده‌ها (Data Scaling):'''  مقیاس‌بندی داده‌ها (مانند استفاده از [[StandardScaler]] یا [[MinMaxScaler]]) می‌تواند به SVM کمک کند تا به طور موثرتری داده‌ها را یاد بگیرد.
* '''استفاده از تکنیک‌های ensemble:''' ترکیب چندین مدل SVM می‌تواند عملکرد کلی را بهبود بخشد.
* '''تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis):''' بررسی اینکه کدام ویژگی‌ها بیشترین تأثیر را بر پیش‌بینی‌ها دارند.
* '''تحلیل ریسک (Risk Analysis):''' ارزیابی ریسک‌های مرتبط با استفاده از مدل SVM در یک کاربرد خاص.
* '''مدیریت حجم معاملات (Volume Analysis):''' در کاربردهای مالی، تحلیل حجم معاملات می‌تواند به بهبود پیش‌بینی‌ها کمک کند.
* '''میانگین متحرک (Moving Average):''' در تحلیل سری‌های زمانی، استفاده از میانگین متحرک می‌تواند به کاهش نویز و شناسایی روندها کمک کند.
* '''شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI):'''  یک شاخص مومنتوم که می‌تواند برای شناسایی شرایط خرید و فروش بیش از حد استفاده شود.
* '''MACD (Moving Average Convergence Divergence):'''  یک شاخص روند دنبال‌کننده که می‌تواند برای شناسایی تغییرات در قدرت، جهت و سرعت یک روند استفاده شود.
* '''باند بولینگر (Bollinger Bands):'''  یک ابزار تحلیل تکنیکال که می‌تواند برای شناسایی نوسانات و شرایط خرید و فروش استفاده شود.
* '''فیبوناچی (Fibonacci):'''  یک سری ریاضی که در تحلیل تکنیکال برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت استفاده می‌شود.
* '''الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns):'''  الگوهای بصری که در نمودارهای کندل استیک تشکیل می‌شوند و می‌توانند برای پیش‌بینی حرکات قیمت استفاده شوند.

===

[[Category:یادگیری ماشین]]

[[دسته‌بندی]]

== شروع معاملات الآن ==
[https://affiliate.iqbroker.com/redir/?aff=1085&instrument=options_WIKI ثبت‌نام در IQ Option] (حداقل واریز $10)
[http://redir.forex.pm/pocketo باز کردن حساب در Pocket Option] (حداقل واریز $5)
=== به جامعه ما بپیوندید ===
در کانال تلگرام ما عضو شوید [https://t.me/strategybin @strategybin] و دسترسی پیدا کنید به:
✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه
✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری
✓ هشدارهای مربوط به روند بازار
✓ مواد آموزشی برای مبتدیان