加权支持向量机一反对所有方法在多分类

Question

我已经为多类SVM实现了一对一的方法。 我想使用不是标准的svm模型，https://www.researchgate.net/publication/317497469_A_Novel_Weighted_Support_Vector_Machines_Multiclass_Classifier_Based_on_Differential_Evolution_for_Intrusion_Detection_Systems?focusedCommentId=59ca9594b53d2f691d607727

提出的称为加权svm的新扩展名

知道如何计算每个分类器λj的权重吗？

Answer 1

您可以在r包中使用wsvm库来实现加权SVM模型，您只需为不同的类指定随机权重。  为了解释支持向量机中多类问题的权重概念，让我们理解这个理论视图。在mutoclass问题的情况下，我们在目标输出中有多个类，使用二进制svm它只能管理两个类问题一个解决muticlass问题，就是使用一个对一个或一个对所有appproach。因此问题将作为二元问题解决。加权svm（取决于与新实例和所有类的距离）的想法是为不同的类提供权重，以管理不同类之间的非线性决策边界，如下图所示。