Используйте функции, выбранные с помощью RFE SVM linear для прогнозирования SVM rbf - DataScientist
1 голос
/ 09 октября 2018

Мне было интересно, являются ли функции, выбранные в RFE с линейным ядром SVM, все еще «хорошими» функциями, когда мы используем нелинейную модель, такую ​​как ядро ​​SVM rbf. Это происходит на практике, когда вы хотите использовать SVM в качестве классификатора для RFE, но вы вынуждены придерживаться линейного ядра: может быть, вы можете сделать выбор с помощью SVM linear, а затем прогнозировать с помощью SVM rbf? Если бы я ответил, я бы сказал, да: функции, выбранные с помощью линейного SVM, способны объяснить линейную связь между дескрипторами и выходными данными, поэтому, если мы используем нелинейную модель, они все еще полезны. Если вы можете дать объяснение, оно будет весьма оценено.

...