Apakah tujuan Soft Margin SVM dan bagaimana ia berbeza daripada algoritma SVM asal?
Tujuan Soft Margin SVM (Mesin Vektor Sokongan) adalah untuk membenarkan beberapa kesilapan pengelasan dalam data latihan, untuk mencapai keseimbangan yang lebih baik antara memaksimumkan margin dan meminimumkan bilangan sampel yang salah klasifikasi. Ini berbeza daripada algoritma SVM asal, yang bertujuan untuk mencari hyperplane yang memisahkan data kepada dua kelas dengan margin maksimum dan tiada sampel yang salah klasifikasi.
Algoritma SVM asal, juga dikenali sebagai margin keras SVM, menganggap bahawa data boleh dipisahkan secara linear, bermakna wujud satah hiper yang boleh memisahkan kedua-dua kelas dengan sempurna. Walau bagaimanapun, dalam amalan, selalunya sukar untuk mencari hyperplane sedemikian kerana bunyi bising atau titik data yang bertindih. SVM Margin Lembut menangani had ini dengan memperkenalkan pembolehubah kendur yang membenarkan beberapa ralat salah klasifikasi.
Dalam Soft Margin SVM, objektifnya adalah untuk mencari hyperplane yang memisahkan data dengan margin terbesar yang mungkin, di samping membenarkan beberapa sampel tersalah klasifikasi. Pembolehubah kendur diperkenalkan untuk mengukur tahap salah klasifikasi. Lebih besar pembolehubah slack, lebih banyak kesilapan klasifikasi dibenarkan. Fungsi objektif kemudiannya diubah suai untuk meminimumkan jumlah pembolehubah kendur, di samping memaksimumkan margin.
Pengenalan pemboleh ubah kendur membawa kepada sempadan keputusan yang lebih fleksibel, kerana ia membolehkan beberapa sampel berada di sisi yang salah pada hyperplane. Fleksibiliti ini amat berguna apabila berurusan dengan data yang bising atau bertindih, kerana ia boleh membantu untuk mengelakkan overfitting dan meningkatkan prestasi generalisasi model.
Untuk menyelesaikan masalah SVM Margin Lembut, teknik pengoptimuman seperti pengaturcaraan kuadratik boleh digunakan. Satu pendekatan yang popular ialah menggunakan perpustakaan CVXOPT dalam Python, yang menyediakan cara yang mudah dan cekap untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman cembung. CVXOPT membenarkan perumusan masalah SVM Margin Lembut sebagai masalah pengaturcaraan kuadratik, yang kemudiannya boleh diselesaikan untuk mendapatkan hyperplane yang optimum.
Tujuan Soft Margin SVM adalah untuk membenarkan beberapa ralat salah klasifikasi dalam data latihan, untuk mencapai keseimbangan yang lebih baik antara memaksimumkan margin dan meminimumkan sampel yang salah klasifikasi. Ini berbeza daripada algoritma SVM asal, yang bertujuan untuk mencari hyperplane yang memisahkan data dengan margin maksimum dan tiada sampel yang disalahklasifikasikan. Soft Margin SVM memperkenalkan pembolehubah kendur untuk mengukur tahap salah klasifikasi dan mengubah suai fungsi objektif untuk meminimumkan jumlah pembolehubah kendur. Pengenalan pembolehubah slack membawa kepada sempadan keputusan yang lebih fleksibel, yang boleh meningkatkan prestasi generalisasi model.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python:
- Mengapa seseorang harus menggunakan KNN dan bukannya algoritma SVM dan sebaliknya?
- Apakah Quandl dan bagaimana untuk memasangnya pada masa ini dan menggunakannya untuk menunjukkan regresi?
- Bagaimanakah parameter b dalam regresi linear (pintasan-y bagi garisan paling sesuai) dikira?
- Apakah peranan yang dimainkan oleh vektor sokongan dalam menentukan sempadan keputusan SVM, dan bagaimana ia dikenal pasti semasa proses latihan?
- Dalam konteks pengoptimuman SVM, apakah kepentingan vektor berat `w` dan bias `b`, dan bagaimana ia ditentukan?
- Apakah tujuan kaedah `visualize` dalam pelaksanaan SVM, dan bagaimana ia membantu dalam memahami prestasi model?
- Bagaimanakah kaedah `ramalkan` dalam pelaksanaan SVM menentukan klasifikasi titik data baharu?
- Apakah objektif utama Mesin Vektor Sokongan (SVM) dalam konteks pembelajaran mesin?
- Bagaimanakah perpustakaan seperti scikit-learn boleh digunakan untuk melaksanakan klasifikasi SVM dalam Python, dan apakah fungsi utama yang terlibat?
- Terangkan kepentingan kekangan (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) dalam pengoptimuman SVM.
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin EITC/AI/MLP dengan Python