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机器学习:SVM做多分类问题

发布时间:2019-06-11 23:59 来源:未知 编辑:admin

  做二分类问题很简单明了,但是如何用二分类构建多分类问题,自己查找了部分资料,发现普遍分为两种,一种是直接法,直接求解多目标函数优化问题,但这种方法计算量很大,不实用,另外一种是间接法,通过多个二分类来实现多分类,常见的有一对多和一对一两种

  最后针对一对一要构建n平方个二分类器,如果n过大,那么分类器个数过多的情况,提出一种有向无环图的方法,这种方法只需要构建n个分类器,但存在误差累计的问题

  一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一串心得到多个分类的面

  将类别1看作正类,其余2,3,4,5看作负类(一对多),这样拿一个样本来,可以告诉你是不是属于类别1的,如果不属于,再在2,3,4,5中继续寻找

  这样这个样本属于第6类,这个类的数目远大于5类之和,所以会造成数据偏斜问题

  将类别1看作正类,不降2,3,4,5都看作负类,而是从1-5中任意选取2种类别来分类,得到5*4/2=10中分类器,每一个分类器只告诉你是第一类还是第二类,或者是第一类还是第三类,统计所有分类器的票数,根据票数得到分类结果

  但如果类别数比较大,比如1000,那么分类器的数目要上升到类别数的平方级别

  这样的话得到最后的结果不管怎样都只调用N个分类器,N是类别的数目,比起上面要调用N平方个分类器要减少很多

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