Multiclass SVM Model with Order Information

Hyunchul Ahn; Kyoung-jae Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hyunchul Ahn Kyoung-jae Kim

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.6 No.4

발행연도: 2006.12

수록면: 331 - 334 (4page)

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Original Support Vsctor Machines (SVMs) by Vapnik were used for binary classification problems. Some researchers have tried to extend original SVM to multiclass classification. However, their studies have only focused on classifying samples into nominal categories. This study proposes a novel multiclass SVM model in order to handle ordinal multiple classes. Our suggested model may use less classifiers but predict more accurately because it utilizes additional hidden information, the order of the classes. To validate our model, we apply it to the real-world bond rating case. In this study, we compare the results of the model to those of statistical and typical machine learning techniques, and another multiclass SVM algorithm. The result shows that proposed model may improve classification performance in comparison to other typical multiclass classification algorithms.

#Multiclas SVM #Order information #Bond rating

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / On the Learnability and Design of Output Codes for Multiclass Problems : 35 ~ 46

2. [학술지(정기간행물)] - / 1999 / Support vector machines for spam categorization. 10 (5) : 1048 ~ 1054

3. [학술지(정기간행물)] - / 1996 / Another Approach to Polychtomous Classfication

4. [학술지(정기간행물)] - / 2002 / A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines 13 (2) : 415 ~ 425

5. [학술지(정기간행물)] - / 2002 / A Simple Decomposition Method for Support Vector Machines. 46 : 291 ~ 314

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