问题描述
我的数据集具有特征列和 0 和 1 的目标标签。
但我的问题是它是如何在数学上预测的。？
边缘超平面 H1 和 H2 具有以下等式： W^T X +b >= 1
意思是如果大于+1，则属于一类。如果小于 -1，则属于另一类。
但是我们给了目标标签 0 和 1。
它实际上是如何在数学上完成的？
请任何专家......
解决方法
基本上，SVM 想要找到最佳超平面，以这种方式分割数据点，使每个类的最近数据点（所谓的支持向量）之间的边距最大化。这一切都分解为以下拉格朗日优化问题：
-
w：确定最佳超平面的向量（出于直觉，让自己熟悉点积的几何含义）
-
(w^T∙x_i+b) 是一个标量，显示几何距离 单个数据点 x_i 和最大边距超平面之间
-
b 是一个偏置向量（我认为它来自于 SVM 的推导）更多相关信息，您可以在此处找到： University Stanford -Computer Science Lecture 3-SVM
-
λ_i 拉格朗日乘数
-
y_i归一化的分类边界
解决优化问题会得到 w、b 和 lambda 的所有必要参数。
一句话回答你的问题：类边界[-1,1]是任意设置的。这真的只是定义。
二进制数据 [0;1]（所谓的虚拟变量）的标签与边界无关。这只是一种标记二进制数据的便捷方式。标签只需要将特征链接到其对应的类或类别。
公式 (8) 中唯一的非参数是 x_i ，即特征空间中的数据点。
至少我是这么理解 SVM 的。 如果我错了或不准确，请随时纠正我。