日常复习SVM

作者: FFFeiYee | 来源:发表于2019-07-22 15:14 被阅读0次

支持向量机（supot vector machine）是机器学习中非常重要的一种算法，在神经网络普及之前，SVM在数据分类领域一直占据着主导地位。特点是对于训练数据集的数量要求不多，并且能够得出很好的效果。

1 线性SVM过程

决策边界：作为分类数据的边界，如公式1.1所示，W^t作为x（数据）的法向量存在，应与输入数据的维度一致。

$F(X) = W^T ∙ X + B$ 公式1.1

图1 图片来源百度百科

支持向量：一个标准的SVM模型，决定其分类效果的主要因素是决策边界。如图1所示，一个理想的SVM模型，其决策边界要与其支持向量保持最大距离，而上文所提到的支持向量就是距离决策边界最近的向量集合。

优化目标：首先找到一组支持向量，如公式1.2所示。根据找到的支持向量，结合点到超平面的距离公式，继而选出一组W与b的值，可以使决策边界与支持向量的距离最大化，如公式1.3所示。

$Min_i (y_i∙x_i+b)$ 公式1.2

$Argmax_{w,b} \frac{Min_i(y_i∙x_i+b)}{||W||}$ 公式1.3

根据公式1.1.2，我们可以使用放缩变换使其值大于等于1，所以支持向量到决策边界的距离就为1，故此优化目标可以简化到公式1.4所示。

$Max_W,_b \frac{1}{||W||}$ 公式1.4

求解过程：由公式1.1.4转化成极小值公式 $Min_{w,b} \frac{ ||W||^2}{2}$ ，使用拉格朗日乘子法进行求解，其简化方程如公式1.5所示。

$L(W,b,a)=\frac{||W||^2-\sum\nolimits_{{i = 1}}^n a_i[y_i(y_i∙x_i + b) - 1]}{2}$ 公式1.5

对W与b求偏导，得到条件： $Min_{w,b} Max_a L(w,b,a)$ ，根据KKT定义，将其转换成如公式1.6所示条件。

$Max_a Min_{w,b} L(w,b,a)$ 公式1.6

将求出的偏导分别代入公式5，转换为求极小值公式，得出公式1.7。

$Min_a\frac{1}{2} \sum\nolimits_{i = 1}^m \sum\nolimits_{j = 1}^m a_i a_j y_i y_j x_i x_j - \sum\nolimits_{i = 1}^m a_i,且\left\{ \sum\nolimits_{i = 1}^m a_iy_i=0; a_i\geq 0\right\}$ 公式1.7

最终模型：接下来，我们仅需要将训练数据一一代入公式1.7中，计算得出一组a的值，并将其代入至公式1.8中，得出我们的模型数据。

$W=\sum\nolimits_{i = 1}^m a_i y_i x_n$ 公式1.8

2 非线性SVM过程

非线性变换:在原本维度的线性不可分数据往往在更高的维度上变得线性可分，SVM就是利用这一特点将线性不可分数据进行分类的。首先，对数据集做非线性变换Φ，利用核函数将其特征映射到更高的维度，得出修改公式1.3为公式2.1，后续求解过程一致不变。

$Argmax_{w,b} [\frac{1}{||W||} Min_i (y_i∙Φ(x_i )+b) ]$ 公式2.1

核函数：是对数据做非线性变换的一系列算法，包括多项式核函数、高斯核函数等。

多项式核函数： $k(x,x_i )=(x^T x_i+C)^d$

高斯核函数：

Sigmoid：

3 实验与对比

数据集采用Kaggle数据集：泰坦尼克

数据文件：train.csv、test.csv

整体数据集包含891条训练集和418条测试集，每条包含十一位信息，其中有部分缺失。

求解：补全测试集中的所有是否生存。

图2 数据集信息分布

本文测试用例：

船票等级 2 Pclass 891

性别 4 Sex 891

年龄 5 Age 714

亲友数量 6,7 SibSp，Parch 891

船票价格 9 Fare 891

登录港口 11 Embarked 889

年龄缺失的均补充为27,登录港口缺失均映射为0。

Sklearn中创建SVM实例：

from sklearn.svm import SVC

model = SVC(kernel,C，gamma)

kernel：String

linear ：线性核函数

poly ：多项式核函数

rbf ：径像核函数/高斯核

sigmod ：sigmod核函数

precomputed：核矩阵

C：Float

错误项的惩罚系数，C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力会降低。

基于高斯核函数不同惩罚系数对数据集的精度影响（Y轴为测试集上的精度，X轴为惩罚系数）

gamma: float

核函数系数，仅对‘rbf’,‘poly’,‘sigmod’有效

基于高斯核函数不同gamma值对数据集的精度影响（Y轴为测试集上的精度，X轴为gamma值）

4 参考代码

5 问题与思考

1、SVM的主要应用场景是什么？

2、如何选取合适的核函数？

3、SVM在什么情况下容易产生过拟合问题？过拟合的根本原因是什么？

4、神经网络算法是否可以替代传统的SVM（SVM的关键优势是什么）？

5、如何在尽量不损失召回率的情况下提高SVM的速度？

参考答案：

1、SVM的核心思想就是找到不同类别之间的分界面，使得两类样本尽量落在面的两边，而且离分界面尽量远。相对来说，SVM更擅长处理样本数量偏少且特征较多的数据。

2、选自吴恩达：如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM;如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel; 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况

3、数据样本有脏点(噪声)，因为SVM约束条件就是对于每个样本要正确分类，至于间隔最大是在这个约束条件的基础上进行的，所以如果约束条件成立就已经导致模型非常复杂，所以容易导致过拟合。

4、SVM是结构风险最小化，优化目标是最大化间隔，超参数很少，不容易过拟合，适合小样本。而反观神经网络，神经网络是需要海量数据去训练的，且其非线性表征更强、数据量更大使其在小样本方面的效果并不理想。

5、提高SVM速度分为两方面：

（1）选取适当的核函数，样本数量较多且非线性一般的情况下可采取多项式核函数，注意控制好多项式的维度。

（2）提高惩罚，使支持向量减少，会很有效的提高速度且减少内存开销。

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