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SVM 分類に無効なカテゴリを設定したいと考えています。たとえば、果物の分類を考えると、APPLE、ORANGE、BANANA、および「NOT FRUIT」（無効）が必要です。カテゴリごとにバイナリ SVM 分類器 (APPLE 用に 1 つ、ORANGE 用に 1 つなど) を作成するか、無効なカテゴリをクラスの 1 つとして SVM 分類器を作成し、無効なトレーニング データをフィードする方がよいかどうか疑問に思っていました。

もう少し具体的に言うと、時系列データを分類する分類器があります。フィードされた時系列の一部を無効なカテゴリ (または基本的に目的のカテゴリ以外) に分類する必要があります。

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SVM パッケージによって異なります。libsvm を使用している場合は、いくつかの「ポジティブ」クラスを持つことができます。「無効な」クラスを 0、apple を 1、orange を 2 などと呼ぶだけです。

于 2012-11-20T20:43:53.423 に答える
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no_fruit は単なる別のクラスです。必要なのはMulticlass classificationです。SVM は超平面を介してクラスを分離するため、その上に別のアルゴリズムが必要です。現在、ほとんどのパッケージはこのようなマルチクラス分類を提供していますが、パフォーマンスには違いがあります。

  1. 彼らは他のグループに対して各クラスを行います
  2. 彼らはそれぞれに対してそれぞれを行います

最初に何をしても、複数の結果が得られます (ジャンケン)

  1. この場合、0 から n 個の陽性がある可能性があります
  2. この場合、1 対 n-1 票の 1 対 n クラスを持つことができます。

投票も行うライブラリを使用することをお勧めします。

あなたは「時系列データ」について話しますが。果物のようには聞こえず、他の要件がある可能性があります

于 2012-12-02T16:54:09.863 に答える