I detta dokument diskuteras visuella metoder som kan användas för att förstå och tolka resultaten av klassificeringen med hjälp av stödvektormaskiner (SVM) på data med kontinuerliga realvärderade variabler. SVM-induktionsalgoritmer bygger mönsterklassificeringar genom att identifiera en maximal marginal som skiljer hyperplane från träningsexempel i utrymmen med höga dimensioner eller utrymmen som induceras av lämpliga ickelinjära kärnomvandlingar över mönsterutrymmen. SVM har visat sig vara ganska effektivt i ett antal praktiska mönsterklassificeringsuppgifter. Eftersom det separerande hyperplanet definieras i termer av mer än två variabler är det nödvändigt att använda visuella tekniker som kan navigera betraktaren genom högdimensionella utrymmen. Vi demonstrerar användningen av projektionsbaserade turnémetoder för att få användbara insikter i SVM-klassificeringar med linjära kärnor på 8-dimensionella data.
I REF ) författare visualisera Support Vector Machine clasfier (SVM) med hjälp av en projektion-baserad turné metod.
Gaining insights into support vector machine pattern classifiers using projection-based tour methods
{'venue': "KDD '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}