Неклассифицированные точки данных в libsvm?

Question

В учебниках SVM утверждается, что если точка данных попадает в область, окружающую разделительную линию (на полях) - она ​​не классифицируется. Как это реализовано в библиотеках, таких как SVMlight и libsvm?

Answer 1

Для двухклассовой классификации мы обычно предполагаем, что их цели +1 а также -1 соответственно. Затем мы находим гиперплоскость с максимальным запасом с помощью решателя QP. Из-за мягкого поля (см. Термин C в SVM}, некоторые поля существуют в поле.

Но это не проблема. Мы можем определить класс, что положительные значения как +-класс и отрицательные значения как --учебный класс

Подводя итог, даже если образцы обучены как +1 а также -1, SVM классифицирует +-класс, когда >= 0 или же --класс, когда < 0