machine-learning - 提高SVM分类器准确率的技术

Question

我正在尝试使用 UCI 数据集构建一个分类器来预测乳腺癌。我正在使用支持向量机。尽管我尽最大努力提高分类器的准确性，但仍无法超过 97.062%。我尝试过以下方法:

1. Finding the most optimal C and gamma using grid search.
2. Finding the most discriminative feature using F-score.

有人可以建议我提高准确性的技术吗？我的目标是至少99%。

1.Data are already normalized to the ranger of [0,10]. Will normalizing it to [0,1]  help?

2. Some other method to find the best C and gamma?

Answer 1

对于 SVM，对所有特征进行相同的缩放非常重要，通常它是通过缩放每个(列)特征中的值来完成的，使得平均值为 0，方差为 1。另一种方法是缩放它，使得例如，最小值和最大值为 0 和 1。但是，[0, 1] 和 [0, 10] 之间没有任何区别。两者将表现出相同的性能。

如果您坚持使用 SVM 进行分类，另一种可能带来改进的方法是集成多个 SVM。如果您使用的是 Python，您可以尝试来自 sklearn.ensemble 的 BaggingClassifier。

另请注意，您不能期望从一组真实的训练数据中获得任何性能。我觉得97%已经是非常好的表现了。如果高于此值，则可能会过度拟合数据。