パターンマッチング手法との比較

前章で推定教師データを利用したSVMは，パターンマッチング手法とほぼ同等のF値であることを述べた． しかし，これらの手法は適合率，再現率の値に大きな違いがある． 表から，次のことがわかる． パターンマッチング手法は，再現率が高く，適合率が低いことから，テストデータ中の歴史のセクションを取りこぼしを少なく分類できるが， その分誤りも多く出力してしまうことがわかる． 一方推定教師データを利用したSVMは，パターンマッチング手法と比べて適合率が高く誤りの出力は少ないが，再現率が低いため取りこぼしの 数が多くなっている． 再現率重視ならパターンマッチングの手法，適合率重視ならば推定教師データを利用したSVMを利用すると効果的である．