SVM là một thuật toán mạnh mẽ, nhưng việc hiểu vị trí của nó so với các thuật toán học máy khác là rất quan trọng để lựa chọn mô hình phù hợp cho một tác vụ cụ thể.
A. SVM so với Hồi quy Logistic
Cả SVM và Hồi quy Logistic đều là thuật toán học có giám sát được sử dụng cho các vấn đề phân loại. Tuy nhiên, có những khác biệt đáng kể:
- Cách tiếp cận: Hồi quy Logistic sử dụng một cách tiếp cận xác suất, dự đoán xác suất một đầu vào thuộc về một lớp cụ thể (ví dụ: 80% khả năng là “thư rác”) bằng cách ánh xạ đầu vào đến xác suất giữa 0 và 1 thông qua hàm sigmoid. Ngược lại, SVM tập trung vào việc tối đa hóa biên độ giữa ranh giới và các điểm dữ liệu gần nhất của mỗi lớp, làm cho nó mạnh mẽ hơn đối với dữ liệu mới.
- Phụ thuộc vào Dữ liệu: SVM chỉ được định nghĩa dựa trên các vector hỗ trợ, không cần quan tâm đến các quan sát khác vì biên độ được tạo ra bằng cách sử dụng các điểm gần nhất với siêu phẳng. Trong khi đó, bộ phân loại Hồi quy Logistic được định nghĩa trên tất cả các điểm.
- Hiệu quả và Khả năng Quá khớp: Hồi quy Logistic hiệu quả về mặt tính toán và mở rộng tốt cho các tập dữ liệu lớn. SVM ít có nguy cơ quá khớp hơn, đặc biệt trong các tập dữ liệu nhỏ hơn.
- Ứng dụng: Hồi quy Logistic hoạt động tốt khi mối quan hệ giữa các đặc trưng đầu vào và đầu ra là tuyến tính. SVM hoạt động tốt ngay cả khi số lượng đặc trưng (chiều) lớn hơn nhiều so với số lượng mẫu, phù hợp với các tập dữ liệu phức tạp.
B. SVM so với Cây Quyết định và Rừng Ngẫu nhiên
- Ranh giới Quyết định: SVM tìm một siêu phẳng để phân tách dữ liệu. Cây quyết định dự đoán phản hồi bằng cách đi theo các quyết định trong cây từ gốc đến nút lá, với các điều kiện phân nhánh so sánh giá trị của một biến dự đoán với một trọng số được huấn luyện. Cây quyết định có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính.
- Độ phức tạp và Hiệu suất: SVM tốt hơn cho các tập dữ liệu nhỏ với biên độ được xác định rõ ràng, trong khi Rừng Ngẫu nhiên vượt trội trên các tập dữ liệu lớn, phức tạp. SVM hoạt động tốt trong không gian chiều cao, trong khi Rừng Ngẫu nhiên mạnh mẽ hơn đối với dữ liệu nhiễu.
- Tốc độ và Khả năng song song: SVM chậm hơn, trong khi Rừng Ngẫu nhiên nhanh hơn và có thể song song hóa.
- Độ chính xác: Các nghiên cứu so sánh cho thấy SVM có thể vượt trội hơn các thuật toán khác về độ chính xác trên một số tập dữ liệu nhất định. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, Rừng Ngẫu nhiên có thể cung cấp hiệu suất tốt hơn, đặc biệt khi kết hợp với SVM trong mô hình đa bộ phân loại (multi-classifier).
C. SVM so với Mạng Nơ-ron
- Dữ liệu đầu vào: Mạng Nơ-ron thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu đầu vào để tổng quát hóa tốt hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Ngược lại, SVM yêu cầu ít dữ liệu đầu vào hơn đáng kể. Điều này làm cho SVM hữu ích hơn khi dữ liệu hạn chế.
- Xử lý Phi tuyến tính: Cả SVM và Mạng Nơ-ron đều có thể ánh xạ dữ liệu đầu vào sang không gian chiều cao hơn để gán một ranh giới quyết định phi tuyến tính. Đối với SVM, điều này được thực hiện bằng cách sử dụng kỹ thuật kernel, trong khi Mạng Nơ-ron sử dụng các hàm kích hoạt phi tuyến tính.
- Tối ưu hóa: SVM sử dụng Lập trình Bậc hai (Quadratic Programming) để thực hiện tính toán dữ liệu đầu vào. Mạng Nơ-ron thường dựa trên thuật toán giảm gradient (gradient descent).
- Tham số: SVM có ít tham số để điều khiển hơn (chủ yếu là C và Gamma) so với Mạng Nơ-ron, vốn phụ thuộc vào số lớp, tốc độ học và số kỷ nguyên.
- Độ chính xác: Mạng Nơ-ron thường là thuật toán được lựa chọn khi nói đến hiệu suất hoặc độ chính xác của mô hình, đặc biệt với lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, SVM vẫn là một trong những phương pháp dự đoán mạnh mẽ nhất và được sử dụng rộng rãi cho nhiều trường hợp sử dụng liên quan đến phân loại.