SVM 和无效类别

Posted 2023-03-12

【中文标题】SVM 和无效类别

【英文标题】：SVM and Invalid category

【发布时间】：2012-11-08 23:08:46

【问题描述】：

我想在我的 SVM 分类中有一个无效的类别。例如考虑水果分类，我想要 APPLE、ORANGE、BANANA 和“NOT FRUIT”（无效）。我想知道是否最好为每个类别创建一个二进制 SVM 分类器（一个用于 APPLE，一个用于 ORANGE 等），或者创建一个将无效类别作为类别之一的 SVM 分类器，并为其提供无效的训练数据。

更具体地说，我有一个对时间序列数据进行分类的分类器。我需要将一些美联储时间序列分类为无效类别（或基本上不是所需类别）。

【参考方案1】：

这取决于您的 SVM 包。如果您使用的是 libsvm，则可以有几个“正”类。只需调用“无效”类 0，apple 为 1，orange 为 2，依此类推。

【讨论】：

但是如果我创建多个分类器会训练得更好吗？例如Apple 的分类器（是，否），橙色的分类器（是，否）等

视情况而定。 SVM 尝试使用超平面分离 nD（或 (n+1)D 空间）中的数据。如果你有两个类别，那么分离很简单：你在空间中的点要么落在一侧，要么落在平面上，要么落在另一侧。如果你有多个类别，正面类别也会被一个超平面隔开，这意味着当模型预测它是一个苹果时，不仅意味着它不是“无效”而且它也不是“橙色”。您需要弄清楚确定一种水果与无效是否是您想要的，或者确保“苹果”是苹果，“橙色”是橙色与无效。

【参考方案2】：

no_fruit 只是另一个类。你需要的是Multiclass classification。 SVM 通过超平面分离类，因此您需要在顶部使用另一种算法。现在大多数包都提供这样的多类分类，但性能上存在差异。

他们在每一堂课上都与其他人一起上课 他们互相对抗

无论你先做什么，你都会有多个结果（石头剪刀布）

在这种情况下，您可能有 0 到 n 个阳性结果 在这种情况下，您可能有 1 到 n 个班级，有 1 到 n-1 票

我建议使用也可以进行投票的库。

虽然你说的是“时间序列数据”。这听起来不像水果，可能还有其他要求