二进制SVM中的误分类

Question

给定数据集

0 0 1
3 4 1
5 9 1
12 1 1 
8 7  1
9 8 -1
6 12 -1
10 8 -1
8 5 -1
14 8 -1

在这些列车数据上应用SVM时，

3 4 1,8 7  1 and 6 12 -1 are missclassified.

这是什么意思 -

数据点3 4是否不属于类标签1但是落在-1中。

是这样的吗？

Answer 1

是的，这意味着您校准过的模型会产生：

3 4 =＆gt; -1

8 7 =＆gt; -1

6 12 =＆gt; 1

您的错误率为30％。

使用线性判别分析方法，您可以获得20％的错误率。 但请记住，你的人口中没有太多元素（只有10个）。这对于2个描述符来说相对较低。

实际上，如果使用bootstrap方法估计错误率，我们会发现：

• 判别分析方法的错误率为60％

• SVM方法的错误率为55％：SVM通常对过度拟合更有效。

干杯