Die Maximale Marge ist ein zentraler Begriff im Zusammenhang mit Support-Vector-Maschinen (SVM), einem Algorithmus im Bereich des maschinellen Lernens. Die SVM ist ein supervised Learning-Verfahren, das hauptsächlich für Klassifizierungsaufgaben, aber auch für Regressionen eingesetzt wird. Das Ziel der SVM besteht darin, eine Entscheidungsgrenze – sogenannte Hyperplane – zu finden, die die Datenpunkte verschiedener Klassen voneinander trennt.
Die Maximale Marge bezieht sich auf den Abstand zwischen dieser Hyperplane und den nächstgelegenen Datenpunkten, die als Support Vectors bezeichnet werden. Die Idee hinter der maximalen Marge ist es, diesen Abstand so groß wie möglich zu machen. Ein größerer Abstand bedeutet, dass die Hyperplane „sicherer“ ist, da sie nicht zu nahe an den Datenpunkten liegt, was das Risiko eines Overfitting verringert.
Um die maximale Marge zu erreichen, wird die SVM so optimiert, dass sie die Hyperplane findet, die die Datenpunkte nicht nur korrekt trennt, sondern auch den größtmöglichen Abstand zu den Support Vectors aufweist. Dieses Konzept ist besonders nützlich, um Modelle zu erstellen, die gute Generalisierungseigenschaften besitzen und nicht zu sehr auf die Trainingsdaten angepasst sind.
Die SVM kann auch mit sogenannten Kernel-Funktionen arbeiten, um nicht lineare Beziehungen in den Daten zu handhaben. Durch die Verwendung von Kernels können komplexe Muster in höherdimensionalen Räumen identifiziert werden, was die Flexibilität des Algorithmus erhöht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Maximale Marge in der SVM eine strategische Methode darstellt, um die Leistung und Zuverlässigkeit des Klassifizierungsmodells zu verbessern.