論文の概要: Benchmarking the Effectiveness of Classification Algorithms and SVM Kernels for Dry Beans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07863v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 18:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 17:29:07.465990
• Title: Benchmarking the Effectiveness of Classification Algorithms and SVM Kernels for Dry Beans
• Title（参考訳）: 乾燥豆の分類アルゴリズムとsvmカーネルの有効性のベンチマーク
• Authors: Anant Mehta, Prajit Sengupta, Divisha Garg, Harpreet Singh, Yosi Shacham Diamand
• Abstract要約: 本研究では,異なる支援ベクトルマシン(SVM)分類アルゴリズム,すなわち線形および放射基底関数(RBF)を解析する。 この分析はDry Beanデータセット上で行われ、PCA(Principal Component Analysis)は次元減少のための前処理ステップとして実行される。 RBF SVMカーネルアルゴリズムは93.34%、精度92.61%、リコール92.35%、F1スコア91.40%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6263481844384227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Plant breeders and agricultural researchers can increase crop productivity by identifying desirable features, disease resistance, and nutritional content by analysing the Dry Bean dataset. This study analyses and compares different Support Vector Machine (SVM) classification algorithms, namely linear, polynomial, and radial basis function (RBF), along with other popular classification algorithms. The analysis is performed on the Dry Bean Dataset, with PCA (Principal Component Analysis) conducted as a preprocessing step for dimensionality reduction. The primary evaluation metric used is accuracy, and the RBF SVM kernel algorithm achieves the highest Accuracy of 93.34%, Precision of 92.61%, Recall of 92.35% and F1 Score as 91.40%. Along with adept visualization and empirical analysis, this study offers valuable guidance by emphasizing the importance of considering different SVM algorithms for complex and non-linear structured datasets.
• Abstract（参考訳）: 植物育成者や農業研究者は、乾燥豆データセットを分析して、望ましい特徴、病気抵抗性、栄養内容を特定し、作物生産性を向上させることができる。 本研究は, 線形, 多項式, 放射基底関数 (RBF) の異なるサポートベクトルマシン (SVM) 分類アルゴリズムと, その他の一般的な分類アルゴリズムを比較し, 比較する。 この分析はDry Bean Dataset上で行われ、PCA(Principal Component Analysis)は次元減少のための前処理ステップとして実行される。 RBF SVMカーネルアルゴリズムは93.34%、精度92.61%、リコール92.35%、F1スコア91.40%を達成している。 本研究は, 複雑かつ非線形な構造化データセットに対して, 異なるSVMアルゴリズムを検討することの重要性を強調することで, 適応的可視化と経験的分析とともに, 貴重なガイダンスを提供する。

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