分類学習器アプリのS​VM(細かいガウスS​VM)のアルゴリズム​を理解したい

17 ビュー (過去 30 日間)
天地
天地 2022 年 10 月 19 日
コメント済み: 天地 2022 年 10 月 26 日
現在研究で分類学習器アプリのSVM(細かいガウスSVM)を用いて分類を行っているのですが論文やゼミでアルゴリズムの説明ができずこまっています。
細かいガウスSVMについてのアルゴリズムの説明が書いてある論文などあるのでしょうか。
ご指南頂けますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。
In my current research, I am using SVM (Fine Gaussian SVM), a classification learning app, for classification, but I am having trouble explaining the algorithm in papers and seminars.
Is there a paper out there that describes the algorithm for fine-grained Gaussian SVMs?
I would appreciate it if you could guide me.
Thank you for your kind support.

採用された回答

Kojiro Saito
Kojiro Saito 2022 年 10 月 24 日
分類学習器の細かいガウスSVMは「カーネルスケールをsqrt(予測子の数)/4 に設定したガウスカーネルを使用する、クラスを非常に細かく区分できるサポートベクターマシン」です。
例えば
t = readtable('fisheriris.csv');
を実行してフィッシャーのアヤメのデータを使うと、予測子が4つ(SegalLength、SepalWidth、PetalLength、PetalWidth)なのでカーネルスケールがsqrt(4)/4 で0.5になります。
分類学習器で学習後に「エクスポート」→「関数の生成」を実行すると、細かいガウスSVMの詳細がコードで見えます。
% 分類器の学習
% このコードは、すべての分類器オプションを指定し、分類器に学習させます。
template = templateSVM(...
'KernelFunction', 'gaussian', ...
'PolynomialOrder', [], ...
'KernelScale', 0.5, ...
'BoxConstraint', 1, ...
'Standardize', true);
classificationSVM = fitcecoc(...
predictors, ...
response, ...
'Learners', template, ...
'Coding', 'onevsone', ...
'ClassNames', {'setosa'; 'versicolor'; 'virginica'});
こちらはtemplateSVMという関数でECOC (誤り訂正出力符号) マルチクラス モデルの学習に適した SVMモデルを作っているのですが、templateSVM のドキュメントClassificationECOCのドキュメントの下の方に、「参照」欄に引用論文、「詳細」や「アルゴリズム」に数式などでモデルの説明がありますので、このあたりの情報が参考になるかと思います。
  1 件のコメント
天地
天地 2022 年 10 月 26 日
ご回答ありがとうございます
「エクスポート」→「関数の生成」を実行すると、細かいガウスSVMの詳細がコードで見えました。  また、同様の関数templateSVMがでてきました。
参照欄の引用文献などの情報ありがとうございます。調べて理解できるようにしたいです。
お忙しいところありがとうございました。

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