[机器学习实战]支持向量机III

[机器学习实战]支持向量机III

[机器学习实战]支持向量机III

• Preference
• Question & Conclusion

Preference

支持向量机（SVM）是一个功能强大的机器学习模型，能够执行

• 分类SVC ：线性SVM分类（硬间隔、软间隔），非线性SVM分类（核函数：多项式核、高斯RBF核函数）[机器学习]解决支持向量机线性不可分问题——核函数II；
• 回归SVR： SVM回归，控制街道宽度 ε varepsilon ε限制间隔违例。

工作原理：[机器学习]支持向量机 I

Question & Conclusion

1.支持向量的基本思想？

拟合类别之间可能的、最宽的“街道”，即它的目的在于使决策边界之间的间隔最大化，从而分隔出两个类别的训练实例。

SVM执行软间隔分类时，实际上是在完美分类和拟合最宽的街道之间进行妥协（允许少数实例最终落在街道上）。

在训练非线性数据集时，应使用核函数。

2.什么是支持向量？

支持向量机训练完成后，位于“街道”上的实例称为支持向量，也包括处于边界上的实例。

决策边界完全由支持向量决定，非支持向量的实例完全没有任何影响。计算预测结果只会涉及支持向量，而不涉及整个训练集。

3.使用SVM，为什么要进行缩放?

支持向量机拟合类别之间可能的、最宽的“街道”，所以若训练集不经缩放，SVM将趋于忽略值较小的特征。

4.SVM分类器进行分类时，会输出信心分数吗？概率呢？

支持向量机分类器能够输出测试实例与决策边界之间的距离，可将其用作信心分数，但这个分数不能转化为类别概率的估算。

若在创建SVM时，在 scikit-learn 中设置 probability=True ，那么训练完成后，算法将使用逻辑回归对SVM分数进行校准（对训练数据额外进行5-折交叉验证训练），从而得到概率值，给SVM添加 predict_proba() 和 predict_log_proba() 方法。

5.若训练集有很多实例和更多特征，应使用SVM原始问题还是对偶问题训练模型？

该问题仅使用线性支持向量机，因为核SVM只能使用对偶问题。

对于SVM原始问题来说，原始形式的计算复杂度与训练实例数量成正比，而其对偶形式的计算复杂度与某个介于 m 2 m^2 m2 和 m 3 m^3 m3 的数量成正比。所以若实例数量过多，一定要使用原始问题，因为对偶问题很慢。

6.假设你是要RBF核训练了一个SVM分类器，但似乎对训练集拟合不足，你应该提升还是降低 γ gamma γ ？C 呢？

若对训练集拟合不足，可能是由于过度正则化导致，则需要提升或同时提升 γ gamma γ 和 C 降低正则化。