是否可以仅使用一个功能训练SVM模型？

Question

我是机器学习的新手。我正在对一系列功能进行功能选择，一些算法给了我所有功能的排名。然后我尝试使用前一个功能来训练模型，交叉验证性能结果非常好。但是我担心只使用一个功能来训练SVM模型是合适的。 （我正在使用RBF内核。） 感谢。

Answer 1

是的，没关系。 基本上，您使用的功能越少越好。 特征数量必须远小于训练向量的数量。至少减少100倍。

但是如果在你的情况下你有非常大的C值和非常小的G值（也就是你可能有一个非常适合的模型），你可能需要添加更多的功能。

不要忘记Jaakkola的G估计启发式： http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/tutorials/algorithms/svmModelSelection.html#jaakkola-s-heuristic

肯定会使用交叉验证和保持验证来避免过度使用。

我推荐以下书： Max Kuhn•Kjell Johnson，Applied Predictive Modeling。 ISBN 978-1-4614-6848-6 ISBN 978-1-4614-6849-3（电子书） DOI 10.1007 / 978-1-4614-6849-3 施普林格纽约海德堡多德雷赫特伦敦

祝你好运， 尼克。