В машинном обучении машины опорных векторов (SVM) — это мощные алгоритмы, используемые для задач классификации и регрессии. SVM работают путем поиска оптимальной гиперплоскости, которая разделяет точки данных на разные классы. Одним из важных аспектов SVM является вычисление линейных весов, которые определяют влияние каждого признака на границу решения. В этой статье мы углубимся в различные методы расчета линейных весов с использованием пакета Caret в R. Итак, давайте углубимся и исследуем!

Метод 1: стандартное масштабирование
Обычным подходом к вычислению линейных весов является масштабирование объектов с использованием стандартного масштабирования. Этот метод настраивает объекты так, чтобы они имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию, что помогает добиться справедливого сравнения между различными объектами. Вот пример фрагмента кода с использованием Caret в R:

library(caret)
# Load your dataset
data <- read.csv("your_dataset.csv")
# Prepare the data for training
preproc <- preProcess(data, method = c("center", "scale"))
scaled_data <- predict(preproc, newdata = data)
# Train the SVM model
model <- train(Class ~ ., data = scaled_data, method = "svmLinear")
# Extract the linear weights
weights <- coef(model$finalModel)
print(weights)

Метод 2: регуляризация L1 (Лассо)
Регуляризация L1, также известная как «Лассо», — это еще один подход к вычислению линейных весов. Лассо применяет штраф к абсолютным значениям весов, поощряя разреженность вектора весов. Это означает, что некоторые веса могут стать нулевыми, эффективно выполняя выбор признаков. Вот пример фрагмента кода:

library(caret)
# Load your dataset
data <- read.csv("your_dataset.csv")
# Train the SVM model with L1 regularization
model <- train(Class ~ ., data = data, method = "svmLinear",
               trControl = trainControl(method = "cv", number = 5),
               tuneGrid = expand.grid(.lambda = 1))
# Extract the linear weights
weights <- coef(model$finalModel)
print(weights)

Метод 3: Рекурсивное исключение функций (RFE)
Рекурсивное исключение функций (RFE) — это итеративный метод, который начинается со всех функций и исключает наименее важные функции на каждой итерации. Модель SVM обучается на каждом этапе, и процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто желаемое количество функций. Вот пример фрагмента кода:

library(caret)
# Load your dataset
data <- read.csv("your_dataset.csv")
# Perform recursive feature elimination
rfeControl <- rfeControl(functions = svmFuncs,
                         method = "cv",
                         number = 5)
model <- rfe(data[, -target_column], data$Class,
             sizes = c(1:10),
             rfeControl = rfeControl)
# Extract the linear weights
weights <- coef(model$finalModel)
print(weights)