بعد فابنيك-تشيرفونينكيس
من ويكيبيديا، الموسوعة encyclopedia
في نظرية فابنيك-تشيرفونينكيس ، يعد بُعد فابنيك-تشيرفونينكيس (VC) مقياسًا للقدرة ، التعقيد ، القوة التعبيرية ، الثراء ، أو المرونة .
هذه المقالة تحتاج للمزيد من الوصلات للمقالات الأخرى للمساعدة في ترابط مقالات الموسوعة. (أكتوبر 2021) |
لمجموعة من الوظائف التي يمكن تعلمها بواسطة خوارزمية للتصنيف الثنائي الإحصائي. يتم تعريفها على أنها أكبر مجموعة من النقاط التي يمكن لخوارزمية تحطيمها ، مما يعني أن الخوارزمية يمكنها دائمًا تعلم مصنف مثالي لأي تصنيف لنقاط البيانات المتعددة.
تم تعريف هذا البُعد في الأصل من قبل فلاديمير فابنيك وأليكسي تشيرفونينكيس.[1]
ترتبط قدرة نموذج أي تصنيف بمدى تعقيده. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك عتبة متعددة الحدود ذات الدرجة العالية: إذا تم تقييم كثير الحدود فوق الصفر ، يتم تصنيف هذه النقطة على أنها موجبة ، وبخلاف ذلك يتم تصنيفها على أنها سالبة. يمكن أن تكون
كثيرة الحدود ذات درجة عالية متذبذبة[2] ، لذا يمكن أن تناسب مجموعة معينة من نقاط التدريب جيدًا. لكن يمكن للمرء أن يتوقع أن المصنف سيرتكب أخطاء في أي نقاط أخرى ، لأنها شديدة التذبذب . مثل هذا كثير الحدود لديه قدرة عالية. بديل أبسط بكثير هو عتبة
دالة خطية.[3] قد لا تتناسب هذه الوظيفة مع مجموعة التدريب جيدًا ، لأنها ذات سعة منخفضة.