SVM类型之间的差异

我是新来支持向量机的人。

简短说明

R中svm的e1071软件包中的函数提供了多种选项：

• C分类
• nu分类
• 一类（用于新颖性检测）
• eps回归
• 回归

这五种类型之间的直观区别是什么？在哪种情况下应使用哪一个？

简短答案

您可以根据目标和拥有的数据选择要使用的内容。

• 如果您有分类问题，即要预测的离散标签，则可以使用C-classification和nu-classification。

• 如果您有回归问题，即要预测的连续数，可以使用eps-regression和nu-regression。

• 如果您只有一类数据，即正常行为，并且想要检测异常值。 one-classification。

细节

C分类和nu分类用于二进制分类用法。假设您要建立一个基于动物特征对猫和狗进行分类的模型，即预测目标是离散变量/标签。

有关C分类和nu分类之间差异的详细信息。您可以在LIBSVM的常见问题中找到

问：nu-SVC和C-SVC有什么区别？

基本上，它们是同一件事，但参数不同。C的范围是从零到无穷大，但是nu始终在[0,1]之间。nu的一个不错的特性是它与支持向量的比率和训练误差的比率有关。

一类用于“异常检测”，其中只有一类数据。例如，您要检测一个用户帐户的“异常”行为。但是您没有训练模型的“异常行为”。但是只有正常的行为。

eps回归和nu回归用于回归问题，您要在其中预测一个连续的数字，例如房价。可以在此处找到详细的区别：ep-SVR和nu-SVR（以及最小二乘SVR）之间的区别