Разница между коэффициентами svm для мультиклассового набора данных и одного набора данных ovr - PullRequest
0 голосов
/ 19 мая 2019

Я обучил набор данных радужной оболочки (включая 3 класса) с svm-классификатором one-vs-all и распечатал coef_ и intercept_ как показано ниже:

[
[-0.04625854  0.5211828  -1.00304462 -0.46412978] // 1-vs-all coefficients

[-0.00722313  0.17894121 -0.53836459 -0.29239263] // 2-vs-all coefficients

[ 1.15034043  1.14954525 -3.53985244 -4.24622393]] //3-vs-all coefficients

[  1.4528445    1.50771313  13.63764975] //intercepts

Затем я создал наборы данных радужной оболочки ovr.Я обозначил определенный класс как 1, а два других класса как 0. снова я обучил весь набор данных с тем же классификатором и распечатал coef_ и перехват.Вот результаты:

1-vs-all:
[[-0.04575352  0.52216766 -1.00294058 -0.46406882]]
[ 1.44746413]

2-vs-all:
[[-0.03070975 -2.38286314  1.13998914 -2.61285489]]
[ 5.48399354]

3-vs-all:
[[-1.15034043 -1.14954525  3.53985244  4.24622393]]
[-13.63764975]

Как вы можете видеть, абсолютные значения результатов 1-против-все и 3-против-все одинаковы в обоих экспериментах, но для 2-против-все они совершенно разные.Я не могу понять, почему это происходит?

...