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ニュースデータセットを分類したいのですが、トレーニングデータはIPTCサブジェクトコード（階層分類）で分類されています。私のプロジェクトでは、svmを使用する必要があります。

特徴抽出、ステミング、ストップワードの削除のすべてを実行しました...

私はほとんどsvmマルチクラスに必要なファイル形式を持っています：

これは次のようなものです：

category  feature:value feature:value feature:value

svmmulticlassの使い方がわかりません

私はまた、1つについて聞いたことがあります-すべてに対して、私はそれが何であるかわかりません

それについてのチュートリアルや使い方を教えてください

よろしく

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one -against-allは、マルチラベル分類でSVMをトレーニングする手法です。たとえば、uには「n」クラスラベルがあります。したがって、「n」SVMを作成し、1つのクラスでそれぞれを+Veラベルおよびすべてとしてトレーニングします。その他は-Veラベルとして。

これは、すべてに対して1つが意味するものです。uはこれにアクセスして、そこでマルチクラスSVMを使用できます

http://svmlight.joachims.org/svm_multiclass.html

于 2010-12-29T15:45:14.703 に答える
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おそらく、ベクトル分類をサポートするための実用的なガイドを読むことから始める必要があります

1つは、SVM（2クラス分類の自然な方法）をマルチクラス分類器に変換する方法です。

于 2010-07-29T04:08:15.117 に答える