libsvm 多分类情况
来源:互联网 发布:java代码在线格式化 编辑:程序博客网 时间:2024/05/09 23:55
SVM是一个二分类器,当遇到多类别的时候,一般采取如下两种策略。
a.一对多法(one-versus-rest,简称1-v-r SVMs)。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。
b.一对一法(one-versus-one,简称1-v-1 SVMs)。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM,因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。当对一个未知样本进行分类时,最后得 票最多的类别即为该未知样本的类别。Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的
假设有四类A,B,C,D 四类。在训练的时候我选择A,B; A,C; A,D; B,C; B,D;C,D所对应的向量作为训练集,然后得到六个训练结果,在测试的时候,把对应的向量分别对六个结果进行测试,然后采取投票形式,最后得到一组结 果。
投票是这样的.
A=B=C=D=0;
(A, B)-classifier 如果是A win,则A=A+1;otherwise,B=B+1;
(A,C)-classifer 如果是A win,则A=A+1;otherwise, C=C+1;
...
(C,D)-classifer 如果是C win,则C=C+1;otherwise,D=D+1;
The decision is the Max(A,B,C,D)
另外,在libsvm中,进行的交叉验证默认是5折交叉验证。
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