分类——当维度数大于样本数时，我们可以使用什么？答案

【问题标题】：Classification - What can we use when the number of dimensions is greater than the number of samples?分类——当维度数大于样本数时，我们可以使用什么？
【发布时间】：2015-07-13 22:46:07
【问题描述】：

我在 scikit-learn 网站上读到，当维度数大于样本数时，SVM 是一个不错的选择。

我想知道你认为（作为有经验的用户）在这些要预测的类是二元的情况下更有效。

尤其是标注样本数在 50 左右时该怎么做。

应该工作的算法？需要关心的事情？

【问题讨论】：

当样本数量那么少时，我怀疑你能从中学到什么。
是的，我就是这么想的，样本数那么少怎么办？也许每次已知新样本时会更准确？
什么是维度？如果你对线性模型没问题，那么像 l1 惩罚 SVM 这样的稀疏线性模型可能会很好。
@AndreasMueller 对于每一行 (~50) 我有数千个数值。目标是二进制（0 或 1）。我想我必须做一些降维，因为我有两个很多特征。我也想知道标志列，如果我添加它们会有所帮助。
我的错，我没有数千个特征，只有 100 个。我认为最好是预测。

标签： machine-learning scikit-learn svm data-mining prediction

【解决方案1】：

如果你有密集的数据，并且 n

这并不意味着它不起作用，只是你在评估你的方法时必须格外小心，因为过度拟合的风险很高。

一次只使用一个维度的方法（例如决策树）可能受到的影响较小。特别是，如果您将修剪技术应用于您的树。

【讨论】：

是像 1.4102 这样的数字数据。如果每个特征都有独特的价值怎么办？