SVM用于多类别的特征选择

资 源 简 介

SVM用于多类别的特征选择

详 情 说 明

SVM（支持向量机）在传统上主要用于二分类问题，但对于多类别场景，需要通过特定策略进行扩展。其中OAA（One-Against-All）模式是最常见的多分类方法之一。

在OAA模式下，每个类别会被单独训练一个二分类SVM模型。具体而言，假设有K个类别，就会构建K个不同的分类器。每个分类器负责区分其中一个类别和剩余所有类别。训练时，属于当前类别的样本标记为正例，其他类别的样本统一标记为负例。

特征选择是多类别SVM中的重要环节。由于OAA模式会生成多个分类器，每个分类器可能对特征的重要性评估存在差异。常见的策略包括：

基于权重的特征排序：通过分析各SVM模型中特征的系数大小，判断其对分类的贡献度。 交叉验证筛选：结合交叉验证评估不同特征子集的效果，选择泛化性能最优的组合。 集成方法：聚合多个OAA分类器的特征重要性结果，通过投票或平均得到最终特征排名。

OAA模式的优势是实现简单且易于并行化，但需要注意类别不平衡问题——当某个类别的样本远少于其他类别时，对应的分类器可能偏向多数类。此时可采用样本加权或欠采样/过采样技术来优化。