如何在 R 中构建多类 SVM? [英] How to build multiclass SVM in R?

问题描述

我正在使用支持向量机进行手写模式识别(字母)项目.我总共有 26 个类，但我无法在 R 中使用 SVM 进行分类.只有当它是二进制类时，我才能对图像进行分类.如何在 R 中为 Multiclass SVM 使用 SVM?

I am working on the project handwritten pattern recognition(Alphabets) using Support Vector Machines. I have 26 classes in total but I am not able to classify using SVM in R. I can classify the images only if it is a binary class. How to use SVM for Multiclass SVM in R?

我正在使用e1071"包.

I am using "e1071" package.

提前致谢.

推荐答案

e1071 中没有 Multiclass SVM 的直接等效项.此外，所有使用 SVM 进行多类分类的方法都使用诸如one vs rest"或编码等技术.这是一个详细介绍最常见方法的参考...http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0802/0802.2411.pdf

There is no direct equivalent of Multiclass SVM in e1071. Besides, all approaches to use SVM for multiclass classification use techniques like 'one vs rest' or encoding, amongst others. Here is a reference detailing most common approaches... http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0802/0802.2411.pdf

如果要使用e1071进行多类SVM，最好可以创建26个svm模型，每个类一个，并使用概率分数进行预测.这种方法应该足以用于手写模式识别.

If you want to use e1071 for multiclass SVM, you best can create 26 svm models, one for each class, and use the probability score to predict. This approach should be good enough for handwritten pattern recognition.

这篇关于如何在 R 中构建多类 SVM?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！