Confidence Linear Classification

最新推荐文章于 2025-07-11 13:07:03 发布
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分类专栏： linear classification 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/helloworld987456/article/details/105878934
本文介绍了一种新的线性分类方法——信心加权线性分类。不同于传统的线性分类模型，该方法不仅考虑了参数的估计，还加入了对参数置信度的考量。在线学习的环境下，该算法同时更新分类器参数及其置信度估计，维持参数向量的高斯分布，并随着每个实例的出现更新分布的均值和协方差。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本质上还是一种linear classifcation，但是非常有意思的一点是，对于绝大多线性分类模型，我们都是先有了参数，然后再去计算参数的方差。一般来讲，参数的方差都是和模型的参数相关的，会有一个公式来描述这二者的关系。

但是在这个模型里，我们假设线性分类模型的参数，服从一个正态分布，却并没有用一个公式来描述均值与方差之间的关系。在普通的linear classifcation里，我们做最优化的objective function一般都是loss function，但是在confidence linear classifcation里，我们最优化的是两个模型之间的距离。

这online learning的一种。

Abstract: We introduce confidence-weighted linear classifiers, which add parameter confidence information to linear classifiers. Online learners in this setting update both classifier parameters and the estimate of their confidence. The particular online algorithms we study here maintain a Gaussian distribution over parameter vectors and update the mean and covariance of the distribution with each instance.

文献：Confidence-Weighted Linear Classification by Dredze at al.

5、Web Page Classification Using Probabilistic Models: Experimental Setup and Methodology
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本文探讨了基于概率关系模型（特别是结合关系不确定性的PRM/RU）的网页分类任务，详细介绍了实验设计、方法论和评估流程。文章通过对比贝叶斯网络（BNs）和存在不确定性下的概率关系模型（PRM/EU），验证了PRM/RU在处理复杂关系结构和不确定信息方面的优越性能。实验结果表明，将关系强度纳入模型能够显著提高分类准确率，特别是在具有复杂关联的数据领域中表现更为突出。此外，研究还分析了不同噪声条件下的模型鲁棒性，并展望了未来在扩展模型能力与整合先进学习技术方面的潜力。
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应如何构建SVC模型对于预测类别的confidence（提示，利用决策函数f(x)的值）？是否可由它产生各类别的预测概率呢？
06-13
可以使用SVC模型的decision_function方法来预测样本到超平面的距离，再使用sigmoid函数将距离转换为概率，从而得到每个样本属于正例和负例的概率。 具体来说，设样本x的决策函数值为f(x)，则样本x属于正例的概率为： P(y=1|x) = 1 / (1 + exp(-f(x))) 样本x属于负例的概率为： P(y=-1|x) = 1 - P(y=1|x) = exp(-f(x)) / (1 + exp(-f(x))) 下面是使用SVC模型的decision_function方法和sigmoid函数来预测样本属于正例和负例的概率的示例代码： ``` from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 生成数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建SVC模型并训练 clf = SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集并输出概率 y_pred_proba = clf.decision_function(X_test) y_pred_proba = np.vstack((y_pred_proba, -y_pred_proba)).T y_pred_proba = 1 / (1 + np.exp(-y_pred_proba)) print(y_pred_proba) ``` 其中，np.vstack((y_pred_proba, -y_pred_proba)).T 是将样本到超平面的距离转换为每个样本属于正例和负例的距离，1 / (1 + np.exp(-y_pred_proba)) 是将距离转换为概率。
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