edge является взвешенным средним classification margins.

Веса являются предшествующими вероятностями класса. Если вы предоставляете веса, то программное обеспечение нормирует их, чтобы суммировать к априорным вероятностям в соответствующих классах. Программное обеспечение использует повторно нормированные веса, чтобы вычислить взвешенное среднее.

Один способ выбрать среди нескольких классификаторов, например, выполнить выбор признаков, состоит в том, чтобы выбрать классификатор, который дает к самому высокому ребру.

classification margin для бинарной классификации, для каждого наблюдения, различия между счетом классификации к истинному классу и счетом классификации к ложному классу.

Программное обеспечение задает поле классификации для бинарной классификации как

x является наблюдением. Если истинная метка x является положительным классом, то y равняется 1, и –1 в противном случае. f (x) является счетом классификации положительных классов к наблюдению x. Поле классификации обычно задается как m = y f (x).

Если поля находятся по той же шкале, то они служат мерой по уверенности классификации. Среди нескольких классификаторов те, которые дают к большим полям, лучше.

classification score SVM для классификации наблюдения x является расстоянием со знаком от x до контура решения в пределах от - ∞ к + ∞. Положительный счет к классу указывает, что x предсказан, чтобы быть в том классе. Отрицательный счет указывает в противном случае.

Положительный счет классификации классов $$f(x)$$ обученная функция классификации SVM. $$f(x)$$ также числовой, предсказанный ответ для x или счет к предсказанию x в положительный класс.

где $$({\alpha }_1,\mathrm{...},{\alpha }_n,b)$$ предполагаемые параметры SVM, $$G(x_j,x)$$ скалярное произведение на пробеле предиктора между x и векторами поддержки, и сумма включает наблюдения набора обучающих данных. Отрицательный счет классификации классов к x или счет к предсказанию x в отрицательный класс, является –f (x).

Если G (_xj, x) = _xj ′x (линейное ядро), то функция счета уменьшает до

s является шкалой ядра, и β является вектором подходящих линейных коэффициентов.

Для получения дополнительной информации смотрите Машины опорных векторов Понимания.