Граница принятия решения
-
Основы статистической классификации
- Граница принятия решения разделяет векторное пространство на два класса.
- Классификатор определяет принадлежность точек к классам по одну сторону границы.
- Граница принятия решения может быть неоднозначной и не всегда четко очерчена.
-
Линейная классификация и границы принятия решений
- Если поверхность принятия решений является гиперплоскостью, задача классификации линейна и классы линейно разделимы.
- Переход между классами происходит постепенно, что характерно для нечеткой логики.
-
Выбор оптимального классификатора
- Нестабильность границ принятия решений может быть связана с ошибкой обобщения.
- В искусственных нейронных сетях и моделях опорных векторов тип границы зависит от количества скрытых слоев.
- Методы опорных векторов могут преобразовывать нелинейно разделяемые задачи в линейно разделяемые путем увеличения размерности пространства.
-
Сравнение подходов к классификации
- Нейронные сети минимизируют эмпирическую ошибку, в то время как методы опорных векторов максимизируют разницу между границей и точками данных.