机器学习 - 支持向量机答案

【问题标题】：Machine Learning - Support Vector Machines机器学习 - 支持向量机
【发布时间】：2013-06-14 05:30:44
【问题描述】：

我遇到了一个 SVM 示例，但我不明白。如果有人能解释预测的工作原理，我将不胜感激。请看下面的解释：

数据集有 10,000 个观察结果，具有 5 个属性（Sepal Width、Sepal Length、Petal Width、Petal Length、Label）。如果标签属于 I.setosa 类，则标签为 positive，如果属于其他类，则为 negative。

有 6000 个观察结果是已知的（即它们属于 I.setosa 类，因此它们的标签属性为正）。其余 4000 的标签未知，因此假定标签为负数。 6000 个观察 和 2500 从剩余 4000 个 中随机选择的观察构成 10 倍交叉验证的集合 .然后使用 SVM（10 折交叉验证）对 8500 次观察 进行机器学习，并绘制 ROC。

我们在这里预测哪里？该集合有 6000 个观察值，其值是已知的。剩下的 2500 是如何获得负面标签的？当使用 SVM 时，一些正面的观察得到负面的预测。这个预测对我来说没有任何意义。为什么排除那些 1500 个观察结果。

我希望我的解释清楚。如果我没有解释清楚，请告诉我。

【问题讨论】：

为什么不贴出SVM分析的源码（数据集本身就是经典，en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set）
我没有在网上看到这个例子。这只是在讨论 SVM 时出现的一个示例。

标签： machine-learning svm

【解决方案1】：

我认为问题在于语义问题：您将 4000 个样本集称为“未知”和“否定”——这两者中的哪一个适用是关键区别。

如果 4000 个样本的标签确实未知，那么我会使用 6000 个标记样本 [c.f.下面的验证]。然后将通过测试 N=4000 集来评估它们是否属于 setosa 类来生成预测。

如果相反，我们有 6000 个 setosa 和 4000 个（已知）非 setosa，我们可以构建一个二进制基于这些数据的分类器 [c.f.下面的验证]，然后用它来预测 setosa vs. non on 任何其他可用的未标记数据。

验证： 通常作为模型构建过程的一部分，您将只获取已标记的子集训练数据并使用它来配置模型。对于未使用的子集，您将模型应用于数据（忽略标签），并将模型预测的内容与真实标签的内容进行比较，以评估错误率。这适用于 1 类和上面的 2 类情况。

总结：如果您的所有数据都被标记，那么作为模型验证过程的一部分，通常仍会针对其中的一个子集（忽略已知标签）进行预测。

【讨论】：

谢谢！准确地回答了我要找的东西，非常感谢戴夫！

【解决方案2】：

您的 SVM 分类器经过训练，可以判断新（未知）实例是否是 I. Setosa 的实例。换句话说，您是在预测新的未标记实例是否为 I.Setosa。

您发现了错误分类的结果，这可能是因为您的训练数据中正面案例的实例比负面案例多得多。此外，通常会有一些误差范围。

总结：您的 SVM 分类器学会了如何识别 I.Setosa 实例，但是，它提供的非 I.Setosa 实例的示例太少，这可能会让您得到一个有偏见的模型。

【讨论】：