【摘 要】
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顺序回归是一个既包含分类属性又包含回归属性的有监督机器学习问题,其样本被有限的有序分类标签标记,形成不同的有序类别.同时,顺序回归问题的学习预测无处不在,特别是在社会科学、信息检索以及其他人类偏好发挥作用的领域.显性阈值约束支持向量顺序回归（SVOREX,Support vector ordinal regression with explicit constraints）模型利用相邻样本的经验误
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顺序回归是一个既包含分类属性又包含回归属性的有监督机器学习问题,其样本被有限的有序分类标签标记,形成不同的有序类别.同时,顺序回归问题的学习预测无处不在,特别是在社会科学、信息检索以及其他人类偏好发挥作用的领域.显性阈值约束支持向量顺序回归（SVOREX,Support vector ordinal regression with explicit constraints）模型利用相邻样本的经验误差来确定阈值,并通过优化多个阈值来确定有序的平行判别超平面,保证了阈值在最优解处有序,以此来解决顺序回归问题.但是此方法还保留了一些传统支持向量机模型存在的缺点:（1）模型参数需用交叉验证来选取,导致时间成本高（2）决策函数只用到单个核函数,不能较好刻画数据的分布特征。鉴于此,本文考虑将多核学习技术融合到SVOREX模型框架中的想法,提出了基于多核学习的支持向量顺序回归机（MKSVOR,Support vector ordinal regression based on multiple kernel learning）模型.该模型通过探索多个核的线性凸组合来解决支持向量顺序回归机问题,相较于单核模型具有更高的灵活性,同时还适用于处理异构信息或高维不平坦分布的数据,可以避免模型参数的选取难度.文中给出了新模型的理论推导,并设计了两步法来求解模型的原始问题及相应的多核系数。在数值实验中分别使用高斯核和多项式核进行验证,通过与其他7个经典机器学习算法在11个数据集上相比较,本文所提模型有更好的效果,且降低了平均0-1误差和平均绝对误差,验证了所提MKSVOR模型在最常用两种核函数下的有效性.MKSVOR模型在保留了顺序回归模型优点的同时,得益于多核学习机制的引入,使得该模型既能很好地处理带有顺序的多分类问题,又能灵活地处理模式的多种特征,同时也为多核学习在顺序回归领域的推广提供了新思路.
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