支持向量机中维度上的NULL值

Question

我正在设计一个考虑n维的支持向量机。在每个维度上，值的范围可以是[0-1]。现在，如果我无法确定原始数据集中特定维度的值，由于各种原因，对于特定数据点，该维度的值应该是什么？我可以把它作为[-1]表示缺失值吗？

由于 Abhishek S

Answer 1

如果维度无法为您的计算机分区空间做出贡献，那么您可以更好地完全保留缺失值。这是因为SVM唯一可以做的就是在分维能力上对该维度赋予零权重，因为该维度中的所有点都在同一个地方。

因此，对该维度的每次传递都是浪费的计算资源。如果恢复此值很重要，您可以使用某种类型的回归模型来尝试获取估计值，但如果该估算值是从您的其他数据生成的，那么它实际上不会对您的SVM，因为估计维度中的数据只不过是用于生成它的数据的摘要（我假设已经在你的SVM模型中）。