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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Which Is the Best Multiclass SVM Method? An Empirical Study

verfasst von : Kai-Bo Duan, S. Sathiya Keerthi

Erschienen in: Multiple Classifier Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Multiclass SVMs are usually implemented by combining several two-class SVMs. The one-versus-all method using winner-takes-all strategy and the one-versus-one method implemented by max-wins voting are popularly used for this purpose. In this paper we give empirical evidence to show that these methods are inferior to another one-versus-one method: one that uses Platt’s posterior probabilities together with the pairwise coupling idea of Hastie and Tibshirani. The evidence is particularly strong when the training dataset is sparse.

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Metadaten
Titel
Which Is the Best Multiclass SVM Method? An Empirical Study
verfasst von
Kai-Bo Duan
S. Sathiya Keerthi
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Multiple Classifier Systems

Print ISBN: 978-3-540-26306-7

Electronic ISBN: 978-3-540-31578-0

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11494683_28

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