Ao usar SVMs, por que preciso dimensionar os recursos?

De acordo com a documentação do objeto StandardScaler no scikit-learn:

Por exemplo, muitos elementos usados na função objetivo de um algoritmo de aprendizado (como o kernel RBF do Support Vector Machines ou os regularizadores L1 e L2 dos modelos lineares) assumem que todos os recursos estão centralizados em torno de 0 e têm variação na mesma ordem. Se um recurso tem uma variação que é ordens de magnitude maior que os outros, ele pode dominar a função objetivo e tornar o estimador incapaz de aprender com outros recursos corretamente, conforme o esperado.

Eu deveria escalar meus recursos antes da classificação. Existe alguma maneira fácil de mostrar por que devo fazer isso? Referências a artigos científicos seriam ainda melhores. Eu já encontrei um, mas provavelmente existem muitos outros.

machine-learning svm standard-deviation mean references scallywag
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Respostas:

Todos os métodos do kernel são baseados na distância. A função do kernel RBF é (usando para simplicidade). $\kappa(\mathbf{u},\mathbf{v}) = \exp(-\|\mathbf{u}-\mathbf{v}\|^2)$ $\gamma=1$

Dados três vetores de recursos:

x_{1} = [1000, 1, 2], x_{2} = [900, 1, 2], x_{3} = [1050, - 10, 20] .

$\mathbf{x}_1 = [1000, 1, 2], \quad \mathbf{x}_2 = [900, 1, 2], \quad \mathbf{x}_3 = [1050, -10, 20].$

então , ou seja, é supostamente mais semelhante a depois a . $\kappa( \mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2) = \exp(-10000) \ll \kappa(\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_3) = \exp(-2905)$ $\mathbf{x}_1$ $\mathbf{x}_3$ $\mathbf{x}_2$

As diferenças relativas entre e: $\mathbf{x}_1$

x_{2} \to [0.1, 0, 0], x_{3} \to [0.05, - 10, 10] .

$\mathbf{x}_2 \rightarrow [0.1, 0, 0],\quad \mathbf{x}_3 \rightarrow [0.05, -10, 10].$

Portanto, sem escalar, concluímos que é mais semelhante a que a , apesar das diferenças relativas por recurso entre e são muito maiores que os de e . $\mathbf{x}_1$ $\mathbf{x}_3$ $\mathbf{x}_2$ $\mathbf{x}_1$ $\mathbf{x}_3$ $\mathbf{x}_1$ $\mathbf{x}_2$

Em outras palavras, se você não dimensionar todos os recursos para intervalos comparáveis, os recursos com o maior intervalo serão completamente dominados no cálculo da matriz do kernel.

Você pode encontrar exemplos simples para ilustrar isso no documento a seguir: Um guia prático de suporte à classificação vetorial (Seção 2.2).

Marc Claesen
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você também pode discutir a regularização: a escala dos pesos depende da escala dos insumos ...

seanv507 27/05

O efeito da regularização é que diferentes escalas implicam diferentes ideais , o que é um tanto ortogonal a esse problema em particular.

C

$C$

Marc Claesen

Mas pode ser que a proximidade de uma dimensão seja mais importante. Portanto, o objetivo não é realmente ter a mesma variação em todos os recursos, mas escalá-los de forma que as distâncias ao longo de cada recurso tenham a mesma importância na tarefa.

Isarandi 27/05

@ Marc Claesen, se suas variáveis são de diferentes ordens de magnitude, então seus pesos também serão de diferentes ordens de magnitude, e a norma l2 se concentrará nas entradas que apresentam pequena variação e pesos correspondentes. Em outras palavras, a regularização da norma de peso garante que insumos 'pequenos' tenham pequenos efeitos. Isso só faz sentido se você padronizou 'small' (entre suas entradas), por exemplo, normalizando suas variáveis

seanv507

@ seanv507 que se aplica apenas ao SVM linear.

Marc Claesen

Depende do kernel que você está usando. De longe, o mais comumente usado (além do linear) é o núcleo gaussiano, que tem a forma

f = e x p (\frac{- | | x_{1} - x_{2} | |^{2}}{2 σ^{2}})

$f = exp \left ( \frac{- || x{_{1}} - x{_{2}} || ^2 }{2\sigma ^2} \right )$

Um SVM pega essa função e a usa para comparar a semelhança de um ponto ( ) com qualquer outro ponto no conjunto de treinamento, somando as diferenças como: $x1$

(x_{1} - l_{1})^{2} + (x_{2} - l_{2})^{2} . . . + (x_{n} - l_{n})^{2}

$(x{_{1}}-l{_{1}})^2+(x{_{2}}-l{_{2}})^2...+(x{_{n}}-l{_{n}})^2$

onde é seu exemplo e os valores de são os pontos de referência. $x$ $l$

Se o recurso varia de 0 a 50.000 enquanto o recurso varia de 0 a 0,01, é possível ver que dominará essa soma enquanto praticamente não terá impacto. Por esse motivo, é necessário escalar os recursos antes de aplicar o kernal. $x{_{1}}$ $x{_{2}}$ $x{_{1}}$ $x{_{2}}$

Se você quiser saber mais, recomendo o módulo 12 (Support Vector Machines) do curso on-line de Stanford em aprendizado de máquina no Coursera (gratuito e disponível a qualquer momento): https://www.coursera.org/course/ml

ralph346526
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