7、机器学习中的分类器优化与线性分类器解析

最新推荐文章于 2025-11-24 15:59:30 发布
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分类专栏： 机器学习入门指南 文章标签： 机器学习 分类器优化 线性分类器
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机器学习中的分类器优化与线性分类器解析

1. 去除冗余示例

在机器学习的训练集中，有些示例虽不会对分类性能产生负面影响，但会增加计算成本，因此去除冗余示例是很有必要的。

1.1 Tomek链接的去除

Tomek链接是指训练集中，两个属于不同类别的示例互为最近邻。去除Tomek链接通常能提高数据的整体质量，甚至可能使1 - NN分类器达到使用整个原始训练集的k - NN分类器的性能。不过，Tomek链接技术也有局限性，它不能识别所有误导性示例，而且有些被移除的示例可能是“无辜”的，本应保留。在两种特定情况下需要谨慎使用该技术：一是训练集非常小的时候；二是其中一个类别显著多于另一个类别的时候。

操作 说明
识别Tomek链接 在训练集中，找出互为最近邻且属于不同类别的示例对
去除Tomek链接 移除这些示例对中的部分示例
1.2 冗余示例的去除

在某些训练集中，存在大量冗余示例，删除这些示例不会改变k - NN分类器的行为。例如，在一个有10⁶个训练示例且每个示例由10⁴个属性描述的领域中，使用欧几里得距离寻找最近邻需要进行10¹⁰次算术运算。如果要同时对数千个对象进行分类，运算次数将达到10¹³次，这是非常庞大的计算量。

为了减少冗余，我们希望用训练集

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