核函数 OneVsRest
时间: 2023-09-14 08:04:48 浏览: 46
OneVsRest 是一种常见的多类分类方法,核函数可以被用于该方法中。在OneVsRest中,我们为每个类别训练一个二元分类器,然后将它们组合成一个多类分类器。对于每个二元分类器,我们使用核函数来将数据映射到高维空间,从而使分类器能够处理非线性决策边界。
具体而言,我们可以使用核函数作为SVM分类器的核心,用于训练二元分类器。在测试时,我们将测试样本映射到高维空间中,并使用训练好的二元分类器进行分类。最后,我们根据每个类别的分类结果来确定测试样本的类别。
在OneVsRest中使用核函数可以提高分类的准确性,尤其是当数据集具有复杂的非线性结构时。常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数(RBF)核函数等。
相关问题
非线性核函数svm多分类实现
非线性核函数SVM多分类可以采用One-vs-One或One-vs-Rest方法进行实现。下面分别介绍两种方法的实现步骤。
一、One-vs-One方法
1. 数据预处理
- 对所有样本进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。
- 将类别标签转化为One-hot编码。
2. 训练模型
- 对于任意两个类别,使用这两个类别之间的样本训练一个二分类器。
- 训练时采用非线性核函数,比如高斯核函数(RBF)。
- 采用SMO算法或其他优化算法进行训练。
3. 预测
- 对于一个测试样本,将其输入到所有的二分类器中进行预测。
- 统计每个类别被预测为正例的次数,选择最多的类别作为最终预测结果。
二、One-vs-Rest方法
1. 数据预处理
- 对所有样本进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。
2. 训练模型
- 对于每个类别,将其与其他类别合并得到一个新的二分类问题。
- 训练时采用非线性核函数,比如高斯核函数(RBF)。
- 采用SMO算法或其他优化算法进行训练。
3. 预测
- 对于一个测试样本,将其输入到所有的二分类器中进行预测。
- 对于每个类别,计算其对应的二分类器的预测得分,选择得分最高的类别作为最终预测结果。
注意:One-vs-One方法需要训练 $C_n^2$ 个二分类器,其中 $C_n^2$ 表示从 $n$ 个类别中选取两个组成二分类器的组合数。而One-vs-Rest方法只需要训练 $n$ 个二分类器。但是,One-vs-One方法的每个二分类器的训练数据量较少,可以提高分类精度。
查阅SVC文件,并在下面记下每个超参数的含义,什么是“决策函数形状”,在决策函数形状中“ovr”和“ovo”之间有什么区别?
SVC(Support Vector Classifier)文件是支持向量分类器的一种机器学习模型。下面是SVC中常见的超参数及其含义:
1. C:正则化参数,控制模型的复杂度。较小的C值会导致容忍更多的错误分类,较大的C值会强调正确分类样本。
2. kernel:核函数的选择,用于将输入空间映射到高维特征空间。常见的核函数有线性、多项式、高斯(RBF)等。
3. degree:多项式核函数的次数,仅在kernel为'poly'时有效。
4. gamma:RBF核函数的尺度参数,控制数据点对模型的影响范围。较小的gamma值会导致决策边界变得平滑,较大的gamma值会导致决策边界更关注局部区域。
5. coef0:核函数中的常数项,仅在kernel为'poly'或'sigmoid'时有效。
6. shrinking:是否使用启发式方法来加速训练过程,默认为True。
7. probability:是否启用概率估计,默认为False。如果启用,则可以使用predict_proba方法预测样本属于每个类别的概率。
8. decision_function_shape:决策函数形状的选择,用于多类分类问题。可选值为'ovr'(一对多)和'ovo'(一对一)。
决策函数形状指的是在多类分类问题中,模型如何进行决策。'ovr'(One-vs-Rest)将每个类别与其他所有类别进行区分,形成多个二分类问题。'ovo'(One-vs-One)将每两个类别之间形成一个二分类问题,从而形成多个二分类器。这两种形式在处理多类分类问题时有不同的计算方法和特点。
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