二进制 SVM 中的错误分类

Question

给定一个数据集

0 0 1
3 4 1
5 9 1
12 1 1 
8 7  1
9 8 -1
6 12 -1
10 8 -1
8 5 -1
14 8 -1

当对这些训练数据应用 SVM 时，

3 4 1,8 7  1 and 6 12 -1 are missclassified.

什么意思——

数据点 3 4 是否不属于类标签 1 而是属于 -1。

是这样的吗？

Answer 1

是的，这意味着您校准的模型产量：

3 4 => -1

8 7 => -1

6 12=> +1

您的错误率为 30%。

使用线性判别分析方法，可以有 20% 的错误率。 但请记住，您的人口中没有太多元素（只有 10 个）。这对于 2 个描述符来说相对较低。

确实，如果您使用引导方法估计错误率，我们会发现：

• 判别分析方法的错误率为 60%

• SVM 方法的错误率为 55%：SVM 通常对过度拟合更稳健。

干杯