基于多目标优化的SVM多类分类方法

摘要

为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objectiveoptimizesmulti-classSVMbasedonAUC)算法.该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果.实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果.