Я новачок, що підтримую векторні машини.
svmФункція з e1071пакету в R пропонує різні варіанти:
Які інтуїтивні відмінності між п'ятьма типами? Який слід застосувати в якій ситуації?
Відповіді:
Коротка відповідь
Ви можете вибрати, що використовувати, залежно від поставленої мети та даних, які у вас є.
Якщо у вас є проблема класифікації, тобто дискретна мітка для прогнозування, ви можете використовувати C-classificationі nu-classification.
Якщо у вас є проблема регресії, тобто безперервне число для передбачення, ви можете використовувати eps-regressionі nu-regression.
Якщо у вас є лише один клас даних, тобто нормальна поведінка, і ви хочете виявити людей, що не переживають людей. one-classification.
Деталі
C-класифікація та ню-класифікація призначені для використання у бінарній класифікації. Скажіть, якщо ви хочете побудувати модель для класифікації кота та собаки на основі ознак для тварин, тобто ціль передбачення - це дискретна змінна / мітка.
Детальніше про різницю між С-класифікацією та ну-класифікацією. Ви можете знайти відповіді на поширені запитання від LIBSVM
Питання: Яка різниця між nu-SVC і C-SVC?
В основному вони однакові, але з різними параметрами. Діапазон С - від нуля до нескінченності, але nu завжди знаходиться між [0,1]. Приємною властивістю Nu є те, що воно пов'язане із співвідношенням векторів підтримки та співвідношенням помилки тренувань.
Однокласифікація призначена для "виявлення зовнішньої структури", де у вас є лише один клас даних. Наприклад, ви хочете виявити "незвичну" поведінку облікового запису одного користувача. Але у вас немає «незвичної поведінки» для навчання моделі. Але лише нормальна поведінка.
eps-регресія та nu-регресія використовуються для проблем регресії, де потрібно передбачити безперервне число, наприклад, вартість житла. Детальну різницю можна знайти тут: Різниця між ep-SVR та nu-SVR (і найменшими квадратами SVR)