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基于优化的SVM模型评估与预测社会

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文章结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、支持向量机理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1SVM的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1.1最大间隔分类器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1.2核函数的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2SVM的数学推导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.1优化问题定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2拉格朗日对偶性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3SVM的优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

三、SVM模型优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1参数选择与调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1.1正则化参数C的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1.2核函数参数γ的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2特征选择与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2.1主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2.2其他特征选择方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.3.1缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.2异常值检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

四、SVM模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1准确率、精确率、召回率和F1分数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.2ROC曲线与AUC值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.3混淆矩阵分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

五、预测社会案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.1社会现象的数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.2建模过程描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.3预测结果展示与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

六、优化后的SVM在社会预测中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

6.1当前应用领域的综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

6.2可能面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

6.3未来发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

7.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

7.2对未来的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．