久しぶり

に少々研究の方を進める。
といっても、ほんとに少々。
前々から見つけていた、LIBSVMの拡張パッケージっぽいものをmakeする。

This program is for BINARY Classification Problem with {-1, +1} label only!!
(このプログラムはラベルが{-1,+1}の2値分類のみ用ですよ!!)

it computes the confidence margin for each example, and outputs the values to the output file.
(各サンプルのconfidence marginを計算して、出力ファイルに値を出力します。)

とな。
これでconfidence margineが得られるらしい。
確かにそれっぽいものが得られているようだ。
得られるのがy * f(x)らしいので、\alpha = y * f(x)とすると
\alpha >1がマージン外
\alpha =1がマージンの上
1 > \alpha > 0がマージン内
0 > \alphaが誤分類
となるだろ。


あ、違うや、これだと超平面からの距離か。
あれ、何が得られているんだ。
マージンか。
じゃあ、なんでマイナスの項が出るんだ。
あ、そうかyはラベルだから、-1となることもあるのか。
なるへそ。


やっぱりまだ理解できてない><
またいろいろ調べますかね。
でも、どうやら有益な情報が得られているもよう。

追記

よくよく考えたら少しも難しくはない。
どうやら得られる値は学習後のSVMの超平面に対するテストデータのマージンまでの値かと思われ。
でもやっぱり微妙なのでまた調べておく。