Modèles d'apprentissage par paires open source

Je résous un problème de classification en utilisant un ensemble de formation par apprentissage en binôme. Nous avons 2 classes: mauvaises et bonnes . Nous avons également des paires d'objets$(a_i,b_i)_{i=1}^n$, ce qui signifie que l'objet $a_i$ est mieux que$b_i$. Chaque objet est décrit par ses coordonnées réelles:$a_i = x_i^1, x_i^2, \dots x_i^k$. Mon objectif est de construire un tel algorithme, qui dit pour un objet de test qui est mauvais et qui est bon.

La question est de savoir quels algorithmes / programmes / packages open source pouvez-vous suggérer pour résoudre ce type de problème d' apprentissage par paires . Je n'ai trouvé que l'algorithme svm-rank du projet svm-light qui gère ces données d'entraînement par paires. Je me demande, je n'ai rien trouvé de similaire dans matlab / R / rapidminer.

L'implémentation R de sofia-ml , RSofia fournit quelques options, rang et rang de norme de requête, qui permettent un apprentissage par paire. C'est une implémentation SVM rapide de Google. C'est plus simple que certains autres packages R, mais une fois que vous l'avez mis en service, j'ai trouvé que c'est une belle option SVM.