J 2004

A meta-learning method to select the kernel width in Support Vector Regression

SOARES, Carlos; Pavel BRAZDIL a Petr KUBA

Základní údaje

Originální název

A meta-learning method to select the kernel width in Support Vector Regression

Název česky

Metoda meta-učení pro volbu šířky jádra

Autoři

SOARES, Carlos (620 Portugalsko); Pavel BRAZDIL (826 Velká Británie a Severní Irsko) a Petr KUBA (203 Česká republika, garant)

Vydání

Machine Learning Journal, Netherlands, Kluwer Academic Publishers, 2004, 0885-6125

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Nizozemské království

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 3.258

Kód RIV

RIV/00216224:14330/04:00010093

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

UT WoS

000188925100002

Klíčová slova anglicky

meta-learning; parameter setting; support vector machines; Gaussian kernel; learning rankings

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 22. 4. 2009 16:19, prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.

Anotace

V originále

The Support Vector Machine algorithm is sensitive to the choice of parameter settings. If these are not set correctly, the algorithm may have a substandard performance. Suggesting a good setting is thus an important problem. We propose a meta-learning methodology for this purpose and exploit information about the past performance of different settings. The methodology is applied to set the width of the Gaussian kernel. We carry out an extensive empirical evaluation, including comparisons with other methods (fixed default ranking; selection based on cross-validation and a heuristic method commonly used to set the width of the SVM kernel). We show that our methodology can select settings with low error while providing significant savings in time. Further work should be carried out to see how the methodology could be adapted to different parameter setting tasks.

Česky

The Support Vector Machine algorithm is sensitive to the choice of parameter settings. If these are not set correctly, the algorithm may have a substandard performance. Suggesting a good setting is thus an important problem. We propose a meta-learning methodology for this purpose and exploit information about the past performance of different settings. The methodology is applied to set the width of the Gaussian kernel. We carry out an extensive empirical evaluation, including comparisons with other methods (fixed default ranking; selection based on cross-validation and a heuristic method commonly used to set the width of the SVM kernel). We show that our methodology can select settings with low error while providing significant savings in time. Further work should be carried out to see how the methodology could be adapted to different parameter setting tasks.

Návaznosti

MSM 143300003, záměr
Název: Interakce člověka s počítačem, dialogové systémy a asistivní technologie
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Interakce člověka s počítačem, dialogové systémy a asistivní technologie