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【數據挖掘算法分享】機器學習平臺——回歸算法之支持向量機

2022-08-19 13:51:00 次
在機器學習中，支持向量機是具有相關學習算法的監督學習模型，用于分析用于分類和回歸分析的數據。在支持向量回歸中，擬合數據所需的直線稱為超平面。
支持向量機回歸(Support Vector Regression, SVR) 方法是支持向量機(Support Vector Machines, SVMs) 處理回歸問題的算法。它通過定義 epsilon 帶，將回歸問題轉換為分類問題，以極大化類間間隔為目標，并以之作為最佳回歸超平面。
算法思想：
支撐向量機回歸(Support Vector Regression, SVR) 方法是支撐向量機(Support Vector Machines, SVMs) 處理回歸問題的算法。它通過定義 epsilon 帶，將回歸問題轉換為分類問題，以極大化類間間隔為目標，并以之作為最佳回歸超平面。其中定義的類間間隔為兩類樣本到分類超平面的最小距離。通過引入松弛變量，使支撐向量機能夠解決類間重疊問題，并提高泛化能力；另一方面引入核函數能夠使算法處理非線性分類問題。
支持向量機回歸算法，假設能容忍f(x)與y之間最多有 ε 的偏差，即當f(x)與y之間的差別絕對值大于ε 時才計算損失。于是，SVR問題可形式化為:
機器學習算法-支持向量機回歸
其中C為正則化參數，是 ε-不敏感損失函數：
機器學習算法-支持向量機回歸
可采用序列優化算法進行求解，算法整體步驟如下：
1、給定訓練數據樣本集 機器學習算法-支持向量機回歸,選取適當的核函數 機器學習算法-支持向量機回歸核適當的參數C和適當的精度參數ε，并構造求解最優化問題.

機器學習算法-支持向量機回歸
機器學習算法-支持向量機回歸
求解最優解機器學習算法-支持向量機回歸
2、選擇 的一個正分量0<
機器學習算法-支持向量機回歸
3、構造決策函數
機器學習算法-支持向量機回歸
是正定核函數。
支撐向量機回歸在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢，并能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中，且其最終的決策函數只由少數支持向量所確定，計算復雜性取決與支持向量的數目，而不是樣本數量，在某種意義是上避免了維數災難。

數據格式
  • 必須設置類屬性（輸出），且類屬性（輸出）必須是連續型（數值）；
  • 非類屬性（輸入）可以是連續型（數值）也可以是離散型（名詞）；
參數說明
機器學習算法-支持向量機回歸

參數 類型 描述
數據標準化 下拉框 設置數據標準化的方法，字符型，取值范圍：無處理，歸一化，標準化，默認值為無處理
取值區間下限 文本框 設置歸一化取值區間下限，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為0
取值區間上限 文本框 設置歸一化取值區間上限，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為1
正則化參數 文本框 正則化參數控制機器的復雜度，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為0.01
迭代步長 文本框 設置每次迭代的步長，浮點型，取值范圍：(0,∞)，默認值為0.01
最大迭代次數 文本框 設置最大迭代次數，整型，取值范圍：[1,∞)，默認值為100
最小批樣本比例 文本框 設置每次迭代的樣本比例，浮點型，取值范圍：（0,1]，默認值為1
是否顯示變量重要性 復選框 用戶選擇是否分析每個變量對于回歸結果的影響程度，如果選擇是，則在洞察中顯示參與建模的每個變量對于模型的貢獻程度情況
結果說明
機器學習算法-支持向量機回歸
未設置核函數，所以是線性SVM，因此模型為線性方程及其系數。
機器學習算法-支持向量機回歸
最后一列屬性“prediction”為預測列。

演示實例
在Tempo機器學習平臺中構建如下流程：
機器學習平臺
【文件輸入】節點配置如下：
機器學習平臺配置
【設置角色】節點配置如下：
機器學習平臺配置
【SVM回歸】節點配置如下：
 機器學習算法-支持向量機回歸
流程運行結果如下：
機器學習算法-支持向量機回歸
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