SVM支持向量机_CDA答疑社区

wangjuju123

2018-11-05 阅读量: 899

SVM支持向量机

高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。

优点

可以解决高维问题，即大型特征空间；

能够处理非线性特征的相互作用；

无需依赖整个数据；

可以提高泛化能力；

需要对数据提前归一化，很多人使用的时候忽略了这一点，毕竟是基于距离的模型，所以LR也需要归一化

缺点

当观测样本很多时，效率并不是很高；

一个可行的解决办法是模仿随机森林，对数据分解，训练多个模型，然后求平均，时间复杂度降低p倍，分多少份，降多少倍

对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数；

对缺失数据敏感；

对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）：

第一，如果样本数量小于特征数，那么就没必要选择非线性核，简单的使用线性核就可以了；

第二，如果样本数量大于特征数目，这时可以使用非线性核，将样本映射到更高维度，一般可以得到更好的结果；

第三，如果样本数目和特征数目相等，该情况可以使用非线性核，原理和第二种一样。

对于第一种情况，也可以先对数据进行降维，然后使用非线性核，这也是一种方法。

0.0000

关注作者

发表评论

暂无数据

CDA考试动态

CDA报考指南

推荐帖子