論文の概要: Behavioral analysis of support vector machine classifier with Gaussian
kernel and imbalanced data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05042v1
- Date: Thu, 9 Jul 2020 19:28:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 03:40:54.354316
- Title: Behavioral analysis of support vector machine classifier with Gaussian
kernel and imbalanced data
- Title(参考訳): ガウスカーネルと不均衡データを用いた支持ベクトルマシン分類器の挙動解析
- Authors: Alaa Tharwat
- Abstract要約: SVM分類モデルの振る舞いは、これらのパラメータがバランスの取れたデータと不均衡なデータで異なる値を取るときに解析される。
そこで本研究では,新しい探索アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムでは,2次元空間を探索する代わりに,最適SVMパラメータを2次元空間に探索する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.028247638616058
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The parameters of support vector machines (SVMs) such as the penalty
parameter and the kernel parameters have a great impact on the classification
accuracy and the complexity of the SVM model. Therefore, the model selection in
SVM involves the tuning of these parameters. However, these parameters are
usually tuned and used as a black box, without understanding the mathematical
background or internal details. In this paper, the behavior of the SVM
classification model is analyzed when these parameters take different values
with balanced and imbalanced data. This analysis including visualization,
mathematical and geometrical interpretations and illustrative numerical
examples with the aim of providing the basics of the Gaussian and linear kernel
functions with SVM. From this analysis, we proposed a novel search algorithm.
In this algorithm, we search for the optimal SVM parameters into two
one-dimensional spaces instead of searching into one two-dimensional space.
This reduces the computational time significantly. Moreover, in our algorithm,
from the analysis of the data, the range of kernel function can be expected.
This also reduces the search space and hence reduces the required computational
time. Different experiments were conducted to evaluate our search algorithm
using different balanced and imbalanced datasets. The results demonstrated how
the proposed strategy is fast and effective than other searching strategies.
- Abstract(参考訳): ペナルティパラメータやカーネルパラメータなどのサポートベクトルマシン(SVM)のパラメータは、SVMモデルの分類精度と複雑さに大きな影響を与える。
したがって、SVMにおけるモデル選択は、これらのパラメータのチューニングを伴う。
しかし、これらのパラメータは通常、数学的背景や内部詳細を理解せずに、ブラックボックスとしてチューニングされ使用される。
本稿では,これらのパラメータがバランスの取れたデータと不均衡なデータで異なる値を取る場合に,SVM分類モデルの挙動を解析する。
この分析には、可視化、数学的および幾何学的解釈、およびSVMによるガウスおよび線型カーネル関数の基礎を提供するための図式的な数値例が含まれる。
そこで本研究では,新しい探索アルゴリズムを提案する。
本研究では,2次元空間を探索する代わりに,最適SVMパラメータを2次元空間に探索する。
これにより計算時間が大幅に短縮される。
さらに,本アルゴリズムでは,データの解析からカーネル関数の範囲が期待できる。
これにより探索空間も減少し、必要な計算時間を短縮できる。
異なるバランスデータセットと不均衡データセットを用いて検索アルゴリズムを評価するために異なる実験を行った。
その結果,提案手法が他の探索戦略よりも高速かつ効果的であることを実証した。
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