데이터베이스 연구회지(SIGDB)
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| 한글제목(Korean Title) |
SVM 커널 선택을 위한 추천 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A Recommender System for Selecting SVM Kernels |
| 저자(Author) |
이기훈
Ki-Hoon Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 30 NO. 03 PP. 0025 ~ 0034 (2014. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
Support Vector Machine (SVM)은 구조적 위험 최소화 원리를 따르는 지도 학습 기법으로 다양한 분류 문제에서 높은 정확도를 보인다. SVM에서 커널 함수는 학습에 걸리는 시간과 정확도에 상당한 영향을 미친다. 그러나 SVM에 대한 전문지식이 없는 사용자는 최적의 커널 함수를 찾는데 어려움을 가진다. 본 논문에서는 메타 데이터를 이용하여 주어진 데이터 집합에 적합한 커널 함수를 추천해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템의 동작 방식은 다음과 같다. 먼저 인터넷에 공개되어 있는 다수의 SVM 학습 데이터 집합들을 수집하여 다양한 커널 함수들에 대해 정확도를 측정한다. 각 데이터 집합에 대해 가장 높은 정확도를 보인 커널 함수를 해당 데이터 집합의 범주(class)로 선정하고 데이터 집합의 메타 데이터를 특징 벡터로 사용하여 추천을 위한 학습 데이터를 생성한다. 생성한 학습 데이터를 이용하여 주어진 새로운 데이터 집합에 적합한 커널 함수를 예측할 수 있다. 72개의 SVM 학습 데이터 집합을 이용하여 실험한 결과에 의하면 90.3%의 정확도로 최적의 커널 함수를 예측할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
Support Vector Machine (SVM) is a supervised learning technique based on the structural risk minimization principle and shows high accuracy for various classification problems. In SVM, kernel functions have a significant impact on learning time and accuracy. However, users who do not have the expertise on SVM have difficulty in finding the optimal kernel function. In this paper, we propose a system that recommends an appropriate kernel function for a given dataset using metadata. Our recommender system works as follows. It first collects many SVM training datasets publicly available on the Internet and computes accuracy for various kernel functions. The system then generates training data for the recommendation. For each dataset, we assign the kernel function with the highest accuracy as the class of the dataset and use the metadata of the dataset as the feature vector. Using the generated training data, we can predict an appropriate kernel function for a given new dataset. Experimental results using 72 SVM training datasets show that our recommender system predicts the optimal kernel function with 90.3% accuracy. |
| 키워드(Keyword) |
기계학습
데이터 분류
SVM
커널 함수
추천
machine learning
data classification
SVM
kernel function
recommendation
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