教師あり学習

問題

サポートベクターマシン（SVM）におけるマージン最大化の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. 分類境界とデータ点の距離をできるだけ小さくする考え方である
2. B. 分類境界と最も近いデータ点との距離をできるだけ大きくする考え方である
3. C. すべての特徴量を0から1に変換する考え方である
4. D. クラスタ数を自動的に決定する考え方である

解説（正解: B）

正解はB。SVMでは、分類境界に最も近いデータ点との距離、すなわちマージンを大きくするように境界を決める。これにより未知データに対する分類性能の向上が期待される。Aは逆の説明であり、Cは正規化やスケーリング、Dはクラスタリングの論点である。