基于ROC曲线寻优的支持向量机性能研究

摘要：

支持向量机在小样本模式识别领域具有优势,但其性能评估及核参数、正则化参数的选择尚未有标准算法.将受试者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)引入支持向量机分类性能分析和建模参数优化问题.在核参数及正则化参数所构成的二维空间中,调整模型参数阈值描绘ROC曲线,通过比较不同分类器ROC曲线下面积实现模型的性能分析,研究了基于ROC曲线最佳工作点的模型优化问题.工程实例表明,ROC曲线下面积有效地量化了模型的识别性能,并给出了一定寻优范围内的模型参数最优点,可以在SVM模型参数优化问题中推广应用.

关键词：模式识别、支持向量机、参数优化、受试者操作特性曲线

所属期刊栏目：37

分类号：TP274;TP391(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA12A108;国家自然科学基金60879008

在线出版日期：2010-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：240-242