SVM+二分类+多分类

Posted 2021-05-21 Data+Science+Insight

SVM+二分类+多分类

 

  SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类，直接法、间接法。

 

一 直接法  

    直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中；

 

二 间接法

   主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。

（1）一对多法（one-versus-rest,简称OVR SVMs）

（2）一对一法（one-versus-one,简称OVO SVMs或者pairwise）

 

SVM本身是一个二值分类器

　　SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。

　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类

　　（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中；

　　（2）间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，