SVMのタイプの違い

ベクターマシンをサポートするのは初めてです。

簡単な説明

R svmのe1071パッケージの関数は、さまざまなオプションを提供します。

• C分類
• ニュー分類
• 1つの分類（新規性検出用）
• EPS回帰
• ニュー回帰

5つのタイプの直感的な違いは何ですか？どちらをどのような状況で適用すべきですか？

簡潔な答え

目標と使用するデータの種類に基づいて、何を使用するかを選択できます。

• 分類の問題、つまり予測する離散ラベルがある場合はC-classification、およびを使用できますnu-classification。

• 回帰問題、つまり予測する連続数がある場合はeps-regression、およびを使用できますnu-regression。

• データのクラスが1つしかない場合、つまり通常の動作で、異常値を検出したい場合。 one-classification。

細部

C分類とnu分類は、バイナリ分類に使用されます。動物の特徴に基づいて猫と犬を分類するモデルを構築する場合、つまり、予測ターゲットが離散変数/ラベルであるとします。

C分類とnu分類の違いについての詳細。あなたはLIBSVMからのFAQで見つけることができます

Q：nu-SVCとC-SVCの違いは何ですか？

基本的には同じものですが、パラメータが異なります。Cの範囲はゼロから無限大までですが、nuは常に[0,1]の間です。nuの優れた特性は、サポートベクトルの比率とトレーニングエラーの比率に関連していることです。

1つの分類は「異常値検出」用であり、1つのクラスデータしかありません。たとえば、1人のユーザーのアカウントの「異常な」動作を検出するとします。ただし、モデルをトレーニングするための「異常な動作」はありません。しかし、通常の動作のみです。

eps-regressionとnu-regressionは、住宅価格などの連続数を予測したい回帰問題に使用されます。詳細な違いはここにあります：ep-SVRとnu-SVR（および最小二乗SVR）の違い