Weiches IntervallEs handelt sich um eine Methode, die eingeführt wurde, um lineare untrennbare Probleme zu lösen und den Einfluss von Rauschen zu reduzieren. Dabei wird die Einschränkung, dass bestimmte Punkte korrekt aufgeteilt werden müssen, zugunsten eines größeren Segmentierungsintervalls aufgegeben. Seine Besonderheit besteht darin, dass es bei der Klassifizierung zu Fehlerpunkten für den Gesamteffekt kommt.

Weiche und harte Intervalle

Methode der harten Intervallklassifizierung: Es ist eine harte Anforderung, dass alle Stichprobenpunkte einen Punkt treffen, d. h. der Abstand zwischen den Klassifizierungsebenen ist größer als ein bestimmter Wert.

Klassifizierungsmethode mit weichen Rändern: Ermöglicht es einzelnen Proben, die Einschränkungen nicht zu erfüllen, wodurch ein Teil des Rauschens entfernt oder Probleme behandelt werden, die nicht durch harte Ränder klassifiziert werden können.

Anwendung des Soft Margin

Wenn die Datenzuordnung in hohen Dimensionen immer noch linear untrennbar ist, muss die Hyperebene angepasst werden, d. h. das weiche Intervall. Wenn die Daten linear trennbar sind, aber dennoch Rauschen enthalten können, kann das weiche Intervall verwendet werden, um die Auswirkungen des Rauschens zu verringern.

Verwandte Begriffe: harte Marge, weiche Margenmaximierung