Ao usar o SVM, precisamos selecionar um kernel.
Gostaria de saber como selecionar um kernel. Algum critério na seleção do kernel?
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xiaohan2012
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Respostas:
O kernel é efetivamente uma medida de similaridade, portanto, escolher um kernel de acordo com o conhecimento prévio de invariâncias, conforme sugerido por Robin (+1), é uma boa idéia.
Na falta de conhecimento especializado, o kernel da Função Base Radial cria um bom kernel padrão (depois de estabelecer, é um problema que requer um modelo não linear).
A escolha dos parâmetros do kernel e do kernel / regularização pode ser automatizada, otimizando uma seleção de modelo baseada em valdiação cruzada (ou use os limites da margem do raio ou da extensão). A coisa mais simples a fazer é minimizar um critério de seleção contínua de modelo usando o método simplex Nelder-Mead, que não requer cálculo de gradiente e funciona bem para números sensíveis de hiperparâmetros. Se você tiver mais do que alguns hiperparâmetros para ajustar, a seleção automatizada de modelos provavelmente resultará em um ajuste excessivo severo, devido à variação do critério de seleção de modelos. É possível usar a otimização baseada em gradiente, mas o ganho de desempenho geralmente não vale o esforço de codificá-lo).
A escolha automatizada de kernels e parâmetros de kernel / regularização é uma questão complicada, pois é muito fácil superestimar o critério de seleção de modelo (geralmente baseado em validação cruzada) e você pode acabar com um modelo pior do que o iniciado. A seleção automatizada de modelos também pode influenciar a avaliação de desempenho. Portanto, verifique se a avaliação de desempenho avalia todo o processo de ajuste do modelo (treinamento e seleção de modelos). Para obter detalhes, consulte
GC Cawley e NLC Talbot, Prevenindo o ajuste excessivo na seleção de modelos via regularização bayesiana dos hiperparâmetros, Journal of Machine Learning Research, volume 8, páginas 841-861, abril de 2007. (pdf)
e
GC Cawley e NLC Talbot, excesso de ajuste na seleção de modelos e viés de seleção subsequente na avaliação de desempenho, Journal of Machine Learning Research, vol. 11, pp. 2079-2107, julho de 2010. (pdf)
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Se você não tem certeza do que seria melhor, pode usar técnicas automáticas de seleção (por exemplo, validação cruzada, ...). Nesse caso, você pode até usar uma combinação de classificadores (se o seu problema for a classificação) obtidos com kernel diferente.
No entanto , a "vantagem" de trabalhar com um kernel é que você altera a geometria "euclidiana" usual para que ela se ajuste ao seu próprio problema. Além disso, você deve realmente tentar entender qual é o interesse de um kernel para o seu problema, o que é particular na geometria do seu problema . Isso pode incluir:
Se você souber que um separador linear seria bom, poderá usar o Kernel que fornece funções afins (por exemplo, ). Se você acha que limites suaves, no espírito do KNN suave, seriam melhores, então você pode usar um kernel gaussiano ...K(x,xi)=⟨x,Axi⟩+c
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Eu sempre sinto que qualquer seleção de hiper parâmetros para SVMs é feita via validação cruzada em combinação com a pesquisa em grade.
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Em geral, o kernel do RBF é uma primeira opção razoável. Além disso, o kernel linear é um caso especial do RBF. Em particular, quando o número de recursos é muito grande, pode-se usar apenas o kernel linear.
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