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小木虫cathy

新虫 (正式写手)

[交流] 支持向量机(SVM)建模问题

SVM对于高维小样本建模有独到的优势,若处理分类问题时,所用的参数只有3、4个,即不属于高维小样本问题,也可以用SVM建立分类模型吗?
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小熊猫上茶馆

金虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
12楼: Originally posted by 小木虫cathy at 2015-03-10 16:00:01
我试了,就是结果太好了,训练集分类准确率达98%,测试集准确率达97%,结果太好了会不会引来麻烦。还有,想请教如何看这三个变量各自对SVM建模的贡献?也即如何评价哪个变量是最重要的?谢谢!...

特征加权支持向量机 或是 将随机森林与SVM结合,这两种方法都可以衡量特征对SVM建模的贡献
大胆假设,小心求证。
13楼2015-04-16 09:41:32
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普通回帖

小木虫cathy(金币+1): 谢谢参与
6
2楼2015-03-05 15:18:49
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小木虫cathy(金币+1): 谢谢参与
3楼2015-03-05 15:29:14
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小木虫cathy(金币+1): 谢谢参与
4楼2015-03-05 15:30:24
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小木虫cathy(金币+1): 谢谢参与
5楼2015-03-05 15:30:37
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ashlink

铁杆木虫 (文坛精英)


小木虫cathy(金币+1): 谢谢参与
帮顶
疯狂骑士带着他最心爱的黄衣小伙伴再次点亮天空,拯救了世界
6楼2015-03-05 15:31:36
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一米~阳光

木虫 (正式写手)

帮顶

[ 发自小木虫客户端 ]
7楼2015-03-05 17:17:01
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sherry89

木虫 (正式写手)


小木虫cathy: 金币+1, 谢谢 2015-03-07 10:18:33
可以
Dowhatyoulike,likewhatyoudo
8楼2015-03-06 13:06:37
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nanooo

金虫 (小有名气)

★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
小木虫cathy: 金币+1, 谢谢 2015-03-09 11:15:56
当然可以,只要你这几个变量对于分类的敏感性足够,就算只有4维也会得到较好的分类效果
9楼2015-03-09 10:22:06
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小木虫cathy

新虫 (正式写手)

引用回帖:
9楼: Originally posted by nanooo at 2015-03-09 10:22:06
当然可以,只要你这几个变量对于分类的敏感性足够,就算只有4维也会得到较好的分类效果

我用3个变量对300多个样本做两分类问题,也可以用SVM吗?
10楼2015-03-09 11:16:44
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