
SVM和LR是机器学习中常用的算法,今天就让我们来看一下这两者有哪些相同点和不同点吧。
SVM和LR的相同点:
2.LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题)
3.两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1、l2等等。所以在很多实验中,两种算法的结果是很接近的。
4.LR和SVM都是判别模型。
5.LR和SVM在学术界和工业界都广为人知并且应用广泛。
SVM和LR的不同点:
1.样本点对模型的作用不同。SVM只有关键的样本点(支持向量)对模型结果有影响,而LR每一个样本点都对模型有影响。
2.损失函数不同。SVM是hinge损失函数,LR是log损失函数。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。
3.理论基础不同。SVM基于严格的数学推导,LR基于统计,可解释性比SVM好。
4.输出不同。LR可以对每个样本点给出类别判断的概率值,SVM无法做到。
5.可处理的特征空间维度不同。LR在特征空间维度很高时,表现较差。SVM则可以通过对偶求解高效应对这一挑战。
6.防过拟合能力不同。SVM模型中内含了L2正则,可有效防止过拟合。LR要自己添加正则项。
7.处理非线性分类问题能力不同。SVM可通过核函数灵活地将非线性问题转化为线性分类问题。LR需要手动进行特征转换。
8.计算复杂度不同。对于海量数据,SVM的效率较低,LR效率比较高。
9.能力范围不同。 SVM拓展后,可解决回归问题,LR不能。
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