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偏最小二乘支持向量機和支持向量機回歸的區(qū)別是什么?

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時間: 2023-10-15 06:30:45 1697322645

1.模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)不同

支持向量機回歸(SVR)基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論,其主要思想是找到一個超平面,使得大部分?jǐn)?shù)據(jù)點都在這個超平面的一定范圍內(nèi),并且離這個超平面盡可能近。而偏最小二乘支持向量機(PLS-SVM)是在支持向量機的基礎(chǔ)上,引入了偏最小二乘法的思想,通過最大化協(xié)方差,將高維數(shù)據(jù)進行降維處理,以解決高維數(shù)據(jù)的處理問題。

2.特征選擇與處理的方式不同

SVR通常對所有的特征都進行處理,不會進行特征選擇或者降維。而PLS-SVM在模型構(gòu)建過程中,會通過最大化自變量和因變量之間的協(xié)方差,將原始的高維特征轉(zhuǎn)化為低維的新特征,這對于處理高維數(shù)據(jù)和解決多重共線性問題具有優(yōu)勢。

3.計算復(fù)雜度和效率不同

SVR在處理高維數(shù)據(jù)時,需要求解一個復(fù)雜的優(yōu)化問題,計算復(fù)雜度較高,尤其是在數(shù)據(jù)量較大時。而PLS-SVM在模型構(gòu)建過程中,由于進行了降維處理,因此其計算復(fù)雜度和效率較SVR有所提高。

4.模型魯棒性不同

SVR具有較好的魯棒性,對于數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值有較強的容忍能力。而PLS-SVM由于進行了降維處理,模型對數(shù)據(jù)的敏感性較高,對于數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值的處理能力略遜于SVR。

5.模型的解釋性不同

PLS-SVM由于在模型構(gòu)建過程中進行了降維處理,因此在模型解釋性上可能優(yōu)于SVR,可以更好地理解特征與響應(yīng)之間的關(guān)系。而SVR雖然預(yù)測精度高,但是模型的解釋性相對較弱。

延伸閱讀

回歸模型的選擇考量

在實際的數(shù)據(jù)分析過程中,選擇哪種回歸模型主要取決于數(shù)據(jù)的特性和分析目標(biāo)。如果數(shù)據(jù)存在多重共線性,或者特征維度較高,可以選擇PLS-SVM進行降維處理。如果數(shù)據(jù)具有較強的非線性關(guān)系,可以選擇SVR來捕捉這種非線性關(guān)系。同時,也要考慮模型的計算復(fù)雜度,解釋性等因素。而在實際應(yīng)用中,往往會嘗試多種模型,通過交叉驗證等方法比較模型的預(yù)測性能,以選擇最合適的模型。

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