SVM的类型之间的区别

机器算法验证 r 分类 支持向量机 e1071
2022-03-26 18:18:30

我是支持向量机的新手。

简短说明

R 中的包中的svm函数e1071提供了各种选项:

  • C-分类
  • nu-分类
  • 一分类(用于新奇检测)
  • eps 回归
  • nu-回归

五种类型的直观区别是什么?在什么情况下应该应用哪一个?

1个回答

简短的回答

您可以根据自己的目标和拥有的数据类型选择要使用的内容。

  • 如果您有分类问题,即要预测的离散标签,您可以使用C-classificationand nu-classification

  • 如果您有回归问题,即要预测的连续数,您可以使用eps-regressionand nu-regression

  • 如果您只有一类数据,即正常行为,并且想要检测异常值。 one-classification.

细节

C-classification 和 nu-classification 用于二进制分类。假设您想建立一个模型来根据动物的特征对猫与狗进行分类,即预测目标是离散变量/标签。

有关 C 分类和 nu 分类之间差异的详细信息。您可以在LIBSVM的常见问题解答中找到

问:nu-SVC 和 C-SVC 有什么区别?

基本上它们是相同的,但具有不同的参数。C 的范围是从零到无穷大,但 nu 始终在 [0,1] 之间。nu 的一个很好的特性是它与支持向量的比率和训练误差的比率有关。

一分类用于“异常值检测”,您只有一类数据。例如,您想检测一个用户帐户的“异常”行为。但是您没有“异常行为”来训练模型。但只是正常的行为。

eps-regression 和 nu-regression 用于回归问题,您想预测一个连续的数字,比如房价。可以在这里找到详细的区别:ep-SVR 和 nu-SVR(和最小二乘 SVR)之间的区别