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。

関連論文リスト

• Multi-Class Imbalanced Learning with Support Vector Machines via Differential Evolution [4.877822002065298]
  サポートベクトルマシン(SVM)は、分類タスクを処理する強力な機械学習アルゴリズムである。 本稿では, 微分進化(i-SVM-DE)法によるSVMの改良手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T14:30:18Z)
• Stochastic Optimization for Non-convex Problem with Inexact Hessian Matrix, Gradient, and Function [99.31457740916815]
  信頼領域(TR)と立方体を用いた適応正則化は、非常に魅力的な理論的性質を持つことが証明されている。 TR法とARC法はヘッセン関数,勾配関数,関数値の非コンパクトな計算を同時に行うことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T10:29:58Z)
• Separability and Scatteredness (S&S) Ratio-Based Efficient SVM Regularization Parameter, Kernel, and Kernel Parameter Selection [10.66048003460524]
  Support Vector Machine (SVM)は、分類、回帰、外れ値検出に広く応用された堅牢な機械学習アルゴリズムである。 本研究では,SVMの性能をデータの分離性と分散性(S&S)の関数としてモデル化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T13:51:43Z)
• New Equivalences Between Interpolation and SVMs: Kernels and Structured Features [22.231455330003328]
  本稿では、任意のカーネルを再生するヒルベルト空間において、ラベルに対するフレキシブルな生成モデルのクラスでSVPを証明するための新しいフレキシブルな分析フレームワークを提案する。 我々は、SVPが以前の作業でカバーされていない多くの興味深い設定で発生していることを示し、カーネルSVM分類のための新しい一般化結果を証明するためにこれらの結果を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T17:52:40Z)
• Test Set Sizing Via Random Matrix Theory [91.3755431537592]
  本稿ではランダム行列理論の手法を用いて、単純な線形回帰に対して理想的なトレーニング-テストデータ分割を求める。 それは「理想」を整合性計量を満たすものとして定義し、すなわち経験的モデル誤差は実際の測定ノイズである。 本論文は,任意のモデルのトレーニングとテストサイズを,真に最適な方法で解決した最初の論文である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-11T13:18:33Z)
• Weight Vector Tuning and Asymptotic Analysis of Binary Linear Classifiers [82.5915112474988]
  本稿では,スカラーによる判別器の分解をパラメータ化することで,ジェネリックバイナリ線形分類器の重みベクトルチューニングを提案する。 また,重みベクトルチューニングは,高推定雑音下での線形判別分析(LDA)の性能を著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T17:50:46Z)
• Quantum Algorithms for Data Representation and Analysis [68.754953879193]
  機械学習におけるデータ表現のための固有problemsの解を高速化する量子手続きを提供する。 これらのサブルーチンのパワーと実用性は、主成分分析、対応解析、潜在意味解析のための入力行列の大きさのサブ線形量子アルゴリズムによって示される。 その結果、入力のサイズに依存しない実行時のパラメータは妥当であり、計算モデル上の誤差が小さいことが示され、競合的な分類性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T00:41:43Z)
• Analysis of Truncated Orthogonal Iteration for Sparse Eigenvector Problems [78.95866278697777]
  本研究では,多元的固有ベクトルを分散制約で同時に計算するTruncated Orthogonal Iterationの2つの変種を提案する。 次に,我々のアルゴリズムを適用して,幅広いテストデータセットに対するスパース原理成分分析問題を解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T23:11:32Z)
• Estimating Average Treatment Effects with Support Vector Machines [77.34726150561087]
  サポートベクターマシン(SVM)は、機械学習文献で最も人気のある分類アルゴリズムの1つです。 我々はsvmをカーネルベースの重み付け手順として適用し,治療群と制御群の最大平均差を最小化する。 このトレードオフから生じる因果効果推定のバイアスを特徴づけ、提案されたSVM手順と既存のカーネルバランシング手法を結びつけます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T20:22:56Z)
• AML-SVM: Adaptive Multilevel Learning with Support Vector Machines [0.0]
  本稿では非線形SVMのための適応型多段階学習フレームワークを提案する。 改良プロセス全体の分類品質を改善し、マルチスレッド並列処理を活用して性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T00:17:02Z)
• Improved SVRG for quadratic functions [0.0]
  ヘッセン行列 $H$ がランダム対称 $dtimes d$ 行列の期待値である二次函数を最小化する反復アルゴリズムを解析する。 最小二乗回帰、リッジ回帰、線形判別分析、正規化線形判別分析を含むいくつかのアプリケーションでは、各イテレーションの実行時間は$d$に比例する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T15:28:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。