SVM - 训练样本数量与特征数量之间的关系

Posted 2023-03-12

【中文标题】SVM - 训练样本数量与特征数量之间的关系

【英文标题】：SVM - relation between the number of training samples and the number of features

【发布时间】：2013-11-17 18:32:31

【问题描述】：

训练样本的数量和训练数据的维度应该是什么关系？

例如，我有一个包含 20000 个训练样本和 16000 个特征的案例。我正在考虑使用 PCA 来获得一些降维的情况，但我不知道我应该减少多少维我的训练数据。这些之间有关系吗？ 我正在使用具有 2 个类和一个线性内核的支持向量机分类器。

【问题讨论】：

对于独立输入特征的两类判别和多元高斯分布，每类训练样本数应大于特征数的三倍。(ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=1054863)。 Cover has shown that if the total number of training samples less than twice the number of features,then there exists a hyperplane which can separate the training data perfectly even if the two classes are generated by the same distribution (dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a229035.pdf)(pg 46)。

我在研究神经网络时偶然发现了它。我不确定结果与 svm 公式的相关性如何，但根据经验可能有用..

这个问题似乎离题了，因为它与编程无关。这属于stats.stackexchange.com。

任何答案对您有帮助吗？如果没有，为什么不呢？

帮了大忙，谢谢！

【参考方案1】：

SVM 找到的解决方案会自动限制在样本跨越的空间内，因此使用 PCA 仅去除方差为零的维度不会改变解决方案。正如 damienfrancois 所写，减少超出此范围的风险可能会破坏相关信息。为避免这种情况，您有两种选择：

1) 相信structural risk minimization 不仅是一个有趣的理论概念，而且可以为您的应用程序做正确的事情，并按原样使用数据。

2) 使用feature selection 算法找出哪些特征/组合实际上是有用的。但是，对于这么多的功能，找到最佳的功能组合显然是不可行的，因此您可能只需按个人性能对功能进行排序（在线性情况下：at-score），然后测试您需要多少最佳功能为了得到一个好的结果。

Zaw Lin 的评论当然是正确的，你总是可以在这样一个高维空间中分离类，但同样当然分类器性能不应该在训练数据上评估，而是例如使用cross-validation。

【参考方案2】：

这完全是数据的intrinsic dimensionality和VC-dimenionality的问题。但是软管理论概念在实践中不会有太大帮助。

在实践中，使用适当正则化的线性 SVM，您可能只需使用 16k 特征即可。

如果您想使用 PCA，请查看 scree plot 以获取使用具有最高相应特征值的 n 主成分保持的方差百分比。但是如果标签和数据之间的关系是高度非线性的，那么基于 PCA 的特征提取将“破坏”信息。

另一种选择是使用其他 L1 正则化模型，例如 LASSO。