Maintenant, j`espère que vous avez maintenant maîtrisé Random Forest, Naive Bayes algorithme et l`ensemble de modélisation. Sinon, je vous suggère de prendre quelques minutes et de lire à leur sujet ainsi. Dans cet article, je vais vous guider à travers les bases de la connaissance avancée d`un algorithme d`apprentissage machine crucial, soutenir les machines vectorielles. Dans l`apprentissage automatique, les machines de support-vecteur (SVMs, également les réseaux de support-vecteur [1]) sont des modèles d`apprentissage supervisés avec des algorithmes d`apprentissage associés qui analysent les données utilisées pour l`analyse de classification et de régression. Compte tenu d`un ensemble d`exemples de formation, chacun marqué comme appartenant à l`une ou l`autre de deux catégories, un algorithme de formation SVM construit un modèle qui attribue de nouveaux exemples à une catégorie ou l`autre, ce qui en fait un classificateur binaire linéaire non probabiliste (bien que les méthodes telles que la mise à l`échelle de Platt existent pour utiliser la SVM dans un paramètre de classification probabiliste). Un modèle de SVM est une représentation des exemples comme des points dans l`espace, cartographiés de sorte que les exemples des catégories distinctes soient divisés par un écart clair qui est aussi large que possible. De nouveaux exemples sont ensuite mappés dans le même espace et devraient appartenir à une catégorie en fonction du côté de l`écart qu`ils tombent. Variation de l`erreur d`approximation aux faibles valeurs de p avec nombre de permutations maintenant, rappelez-vous de la dérivation de l`identité de la matrice de Woodbury que nous pouvons calculer: ainsi, nous pouvons interpréter, pour réussir une meilleure séparation entre les contrôles et les patients dans un sens multivarié, le modèle SVM s`est appuyé non seulement sur l`hippocampe et le lobe temporel, mais aussi sur les régions Orbito-frontales. De plus, la SVM laisse une précision de validation croisée de 87% nous donne une idée de la puissance prédictive du modèle multivarié mis en évidence.

En tant que tel, il n`y a pas de mesure comparable à la précision de la validation croisée dans l`analyse univariée. La forme de dual_coef_ est [n_class-1, n_SV] avec une disposition un peu difficile à saisir. Les colonnes correspondent aux vecteurs de support impliqués dans l`un des classificateurs n_class * (n_class-1)/2 “One-vs-One”. Chacun des vecteurs de support est utilisé dans les classificateurs n_class-1. Les entrées n_class-1 dans chaque ligne correspondent aux deux coefficients pour ces classificateurs. Dans ce chapitre, nous décrivons comment créer un classifieur SVM à l`aide du package signe insertion R. Dans cette sous-section, nous insistons spécifiquement sur certains aspects des travaux antérieurs qui sont essentiels à la compréhension de ce document. Nous avons les principaux résultats nécessaires pour développer la statistique de la marge. Nous avons reproduit des sections de l`œuvre originale Gaonkar et Davatzikos (2013) dans l`appendice qui se plonger dans le détail des dérivations qui conduisent ces résultats. Dans ce qui suit, nous examinons brièvement la théorie de la SVM, les tests de permutation sur la théorie de la SVM et le principal résultat de Gaonkar et Davatzikos (2013).

Courbes ROC pour les schémas de classification I (a) et II (b) avec modèles SVM et modèles de régression logistique. Note: Voir le tableau 1 pour les définitions des schémas de classification I et II. SVC, NuSVC et LinearSVC sont des classes capables d`effectuer une classification multi-classes sur un jeu de données. . ce qui est`h`dans le code de SVM. XX, YY = NP. meshgrid (NP. arange (x_min, X_max, h), NP. arange (y_min, y_max, h)) pour séparer les deux classes de points de données, il existe de nombreux hyperplans possibles qui pourraient être choisis.

Notre objectif est de trouver un avion qui a la marge maximale, c`est à dire la distance maximale entre les points de données des deux classes. Maximiser la distance de la marge fournit un certain renfort afin que les points de données futurs puissent être classés avec plus de confiance. Notez que le LinearSVC implémente également une stratégie multiclasse alternative, la SVM dite multi-classe formulée par crammer et Singer, en utilisant l`option multi_class = `crammer_singer`.