Übung 3 Aufgabe 3.2

Moderator: Web Mining

hstr
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Übung 3 Aufgabe 3.2

Beitrag von hstr »

Hallo,
kann mir bitte jemand helfen und die "Schranke" aus Aufgabe 3.2 genauer erklären?
Ich konnte weder in den Folien noch bei den Parametereinstellungen von SVM-Light eine Schranke finden.
Zudem frage ich mich, welche Vorhersagen man nach dem Score sortieren soll.

eneldo
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Re: Übung 3 Aufgabe 3.2

Beitrag von eneldo »

Hallo,
SVM bestimmen die Klassifizierung eines Beispiels anhand des Abstandes zu einer Hyperebene. Ist dieser positiv, gehört das Bsp. vermutlich der positiven Klasse an, und umgekehrt. Diesen Abstand kann man auch als Gewissheit für die Vorhersage interpretieren, also, hoher (positiver) Abstand, hohe Gewissheit, daß das Bsp. der (positiven) Klasse angehört. Dieser Abstand wird z.B. bei SVMlight standardmäßig in die Ausgabedatei geschrieben, wenn man sie angibt (zweites Dateiargument). Dort steht für jedes Testbeispiel dann der Abstand zur Hyperebene. Bei LibSVM kann man sich glaube ich diesen Abstand sogar in eine Wahrscheinlichkeit umrechnen lassen. Egal wie die Gewissheit nun dargestellt wird, kann man diese verwenden, um die Testbeispiele in ein Ranking zu überführen und darauf Recall und Precision wie in den Folien https://www.ke.tu-darmstadt.de/lehre/ss ... /wm-ir.pdf ab S.63 zu berechnen.
Gruß

hstr
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Re: Übung 3 Aufgabe 3.2

Beitrag von hstr »

Danke für die Erklärung, jetzt verstehe ich die Aufgabe.

Gruß

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