Optimisation d'une machine à vecteur de support avec programmation quadratique

J'essaie de comprendre le processus de formation d'une machine à vecteur de support linéaire . Je me rends compte que les propriétés des SMV leur permettent d'être optimisées beaucoup plus rapidement qu'en utilisant un solveur de programmation quadratique, mais à des fins d'apprentissage, j'aimerais voir comment cela fonctionne.

Données d'entraînement

set.seed(2015)
df <- data.frame(X1=c(rnorm(5), rnorm(5)+5), X2=c(rnorm(5), rnorm(5)+3), Y=c(rep(1,5), rep(-1, 5)))
df
           X1       X2  Y
1  -1.5454484  0.50127  1
2  -0.5283932 -0.80316  1
3  -1.0867588  0.63644  1
4  -0.0001115  1.14290  1
5   0.3889538  0.06119  1
6   5.5326313  3.68034 -1
7   3.1624283  2.71982 -1
8   5.6505985  3.18633 -1
9   4.3757546  1.78240 -1
10  5.8915550  1.66511 -1

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X1, y=X2, color=as.factor(Y)))+geom_point()

Trouver l'hyperplan de la marge maximale

Selon cet article Wikipedia sur les SVM , pour trouver l'hyperplan de marge maximale que je dois résoudre

\arg min_{(w, b)} \frac{1}{2} ‖ w ‖^{2}

$\arg\min_{(\mathbf{w},b)}\frac{1}{2}\|\mathbf{w}\|^2$ sous réserve (pour tout i = 1, ..., n)

y_{i} (w \cdot x_{i} - b) \geq 1.

$y_i(\mathbf{w}\cdot\mathbf{x_i} - b) \ge 1.$

Comment «brancher» mes données d'exemple dans un solveur QP dans R (par exemple quadprog ) pour déterminer ? $\mathbf{w}$

r svm optimization

— Ben
source

Vous devez résoudre le double problème

@fcop pouvez-vous élaborer? Quel est le double dans ce cas? Comment résoudre l'utilisation R? etc.

— Ben

Réponses:

CONSEIL :

Quadprog résout les problèmes suivants:

\begin{aligned} min_{x} d^{T} x + 1 / 2 x^{T} D x \\ such that A^{T} x \geq x_{0} \end{aligned}

$\begin{align*} \min_x d^T x + 1/2 x^T D x\\ \text{such that }A^T x \geq x_0 \end{align*}$

Considérez

x = (\begin{matrix} w \\ b \end{matrix}) and D = (\begin{matrix} I & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix})

$x = \begin{pmatrix} w\\ b \end{pmatrix} \text{and } D=\begin{pmatrix} I & 0\\ 0 & 0 \end{pmatrix}$

où est la matrice d'identité. $I$

Si est et est : $w$ $p \times 1$ $y$ $n \times 1$

\begin{aligned} x & : (2 p + 1) \times 1 \\ D & : (2 p + 1) \times (2 p + 1) \end{aligned}

$\begin{align*} x &: (2p+1) \times 1 \\ D &: (2p+1) \times (2p+1) \end{align*}$

Sur des lignes similaires:

x_{0} = {(\begin{matrix} 1 \\ 1 \end{matrix})}_{n \times 1}

$x_0 = \begin{pmatrix} 1\\ 1 \end{pmatrix}_{n \times 1}$

Formulez utilisant les conseils ci-dessus pour représenter votre contrainte d'inégalité. $A$

— droits
source

Je suis perdu. qu'est-ce que ?

d^{T}

$d^T$

— Ben

Quel est le coefficient de dans votre fonction objectif? Pas mais ?

w

$w$

| | w | |_{2}^{2}

$||w||^2_2$

w

$w$

— Rightskewed

Appréciez l'aide. Je pensais avoir compris cela, mais lorsque j'ai défini D = la matrice que vous suggérez quadprogrenvoie l'erreur "la matrice D en fonction quadratique n'est pas définie positive!"

— Ben

HACK: Perturbez en ajoutant une petite valeur disons sur la diagonale

D

$D$

1 e - 6

$1e-6$

— Rightskewed

Suivre les conseils de rightskewed ...

library(quadprog)

# min(−dvec^T b + 1/2 b^T Dmat b) with the constraints Amat^T b >= bvec)
Dmat       <- matrix(rep(0, 3*3), nrow=3, ncol=3)
diag(Dmat) <- 1
Dmat[nrow(Dmat), ncol(Dmat)] <- .0000001
dvec       <- rep(0, 3)
Amat       <- as.matrix(df[, c("X1", "X2")])
Amat <- cbind(Amat, b=rep(-1, 10))
Amat <- Amat * df$Y
bvec       <- rep(1, 10)
solve.QP(Dmat,dvec,t(Amat),bvec=bvec)

plotMargin <- function(w = 1*c(-1, 1), b = 1){
  x1 = seq(-20, 20, by = .01)
  x2 = (-w[1]*x1 + b)/w[2]
  l1 = (-w[1]*x1 + b + 1)/w[2]
  l2 = (-w[1]*x1 + b - 1)/w[2]
  dt <- data.table(X1=x1, X2=x2, L1=l1, L2=l2)
  ggplot(dt)+geom_line(aes(x=X1, y=X2))+geom_line(aes(x=X1, y=L1), color="blue")+geom_line(aes(x=X1, y=L2), color="green")+
    geom_hline(yintercept=0, color="red")+geom_vline(xintercept=0, color="red")+xlim(-5, 5)+ylim(-5, 5)+
    labs(title=paste0("w=(", w[1], ",", w[2], "), b=", b))
}

plotMargin(w=c(-0.5065, -0.2525), b=-1.2886)+geom_point(data=df, aes(x=X1, y=X2, color=as.factor(Y)))

— Ben
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