サポートベクター回帰

サポートベクター回帰（SVR）は、データに基づいて予測を行うための機械学習ツールの一種だよ。データの中のパターンを見つけて、未来の値を予測することに焦点を当ててるんだ。

SVRはどうやって働くの？

SVRは、データポイントのセットに最もよくフィットする線（または曲線）を探すよ。目標は、できるだけ多くのポイントに近くなることで、ある程度の誤差を許容すること。特定の範囲内に予測を保つための境界を作るんだ。

SVRは色んな分野で役立つよ。例えば、新しい技術に使われる材料の特性を予測したり、金融市場で株価を予測したり、医療で患者の結果を見積もったりすることもあるんだ。

SVRの主な利点の一つは、線形関係と非線形関係の両方を扱えることだよ。これのおかげで、異なるタイプのデータに適応して、複雑なデータでも正確な予測ができるんだ。

SVRは機械学習の世界で大事なツールで、既存のデータに基づいた信頼できる予測を提供することで、色んな分野で情報に基づいた意思決定を助けてるんだ。