بهبودی در ماشین بردار پشتیبان دوگانه حاشیه-پارامتری

هدف: هدف در این مقاله ارایه یک نوع بهبودیافته از مدل ماشین بردار پشتیبان دوگانه حاشیه-پارامتری به منظور بهبود عملکرد کلاس بندی است.روش شناسی پژوهش: با جایگزین کردن متغیر جدید در تابع هدف، نقاط یک کلاس از ابرصفحه حاشیه-پارامتری کلاس دیگر تا جای ممکن دور می شود.یافته ها: مدل بهبودیافته  در هر دو حالت خطی و غیرخطی محدب است. همچنین آزمایش های عددی بر روی داده های  کتابخانه ای UCI نشان دهنده عملکرد بهتر مدل پیشنهادی در مقایسه با دو مدل مشابه در مقایسه با دو مدل مشابه در حالت های خطی و غیرخطی از نظر دقت است.اصالت/ارزش افزوده علمی: مطالعات قبلی انجام شده در مدل ماشین بردار پشتیبان دوگانه حاشیه-پارامتری که از طریق روش های مانند وزن دار کردن داده ها، تبدیل کردن  آن به  مدل نامقید و یا اضافه کردن عبارت جدید در تابع هدف دقت مسئله را افزایش می دهند، تضمین کننده دور بودن تمام نقاط از ابرصفحه و قرار داشتن آن ها در نیم فضای منفی نیستند؛ اما این بررسی  یک رویکرد جدید برای رفع این مشکل ماشین بردار پشتیبان دوگانه حاشیه-پارامتری ارایه می دهد. 

کلیدواژه ها:

ماشین بردار پشتیبان دوگانه ، مدل واریانس ناهمگن ، کلاس بندی ، مدل حاشیه-پارامتری