应用Support Vector Machine
日期：2014-05-16 浏览次数：20404 次
使用Support Vector Machine
使用svm(Support Vector Machine)中要获得好的分类器，最重要的是要选对kernel. 常见的svm kernel包括linear kernel, Gaussian kernel, polynomial kernel 和 string kernel. String kernel多用于文本分类，事实上大多数情况下使用linear或Gaussian kernel就能找到好的分类器。以下是几个选择kernel的方法。假设一个数据集，他的属性集为N,数据量为M:
1 当N很大M很小，则使用linear kernel
2 当N小 (N<10) M大 (M>1000)， 则使用Gaussian kernel
3 当N小 (N<10) M很大 (M>10^7), 则使用linear kernel, 并尝试增加属性。
4 如果属性中的值存在负值，不要使用polynomial kernel；事实上polynomial kernel方法也很不常用。
设置合适的参数C对svm分类器的精度也很有帮助，如果使用libsvm软件，该参数就是C。libsvm是常用的svm软件，在默认设置下它使用radial Gaussian kernel. Libsvm开发者主张使用他们的默认kernel，他们指出如果使用model selection的方法来生成svm分类器，那么就不需要考虑linear kernel, RBF kernel（即gaussian kernel）的表现不会比之差。
最后如果数据集中存在某个属性值的取值范围比其他属性值大很多，那么可以使用scale来对数据进行预处理，这也有助于提高svm分类器的精度。
对于多类分类问题，svm需使用one-vs-the-rest方法，某些缺陷也可能因此带入。譬如说imbalance data的问题在这种方法下会被放大。
Some References:
1 Standford course, Machine learning -- svm
2 A tutorial on support vector machines for pattern recognition, Christopher J.C. Burges
使用svm(Support Vector Machine)中要获得好的分类器，最重要的是要选对kernel. 常见的svm kernel包括linear kernel, Gaussian kernel, polynomial kernel 和 string kernel. String kernel多用于文本分类，事实上大多数情况下使用linear或Gaussian kernel就能找到好的分类器。以下是几个选择kernel的方法。假设一个数据集，他的属性集为N,数据量为M:
1 当N很大M很小，则使用linear kernel
2 当N小 (N<10) M大 (M>1000)， 则使用Gaussian kernel
3 当N小 (N<10) M很大 (M>10^7), 则使用linear kernel, 并尝试增加属性。
4 如果属性中的值存在负值，不要使用polynomial kernel；事实上polynomial kernel方法也很不常用。
设置合适的参数C对svm分类器的精度也很有帮助，如果使用libsvm软件，该参数就是C。libsvm是常用的svm软件，在默认设置下它使用radial Gaussian kernel. Libsvm开发者主张使用他们的默认kernel，他们指出如果使用model selection的方法来生成svm分类器，那么就不需要考虑linear kernel, RBF kernel（即gaussian kernel）的表现不会比之差。
最后如果数据集中存在某个属性值的取值范围比其他属性值大很多，那么可以使用scale来对数据进行预处理，这也有助于提高svm分类器的精度。
对于多类分类问题，svm需使用one-vs-the-rest方法，某些缺陷也可能因此带入。譬如说imbalance data的问题在这种方法下会被放大。
Some References:
1 Standford course, Machine learning -- svm
2 A tutorial on support vector machines for pattern recognition, Christopher J.C. Burges
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