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Clasificador basado en una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados frente a un clasificador por regresión logística ante el reconocimiento de dígitos numéricos

Resumen en español

En este artículo se compara el desempeño de una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados multi-clase (multi-class Least Square Support Vector Machine mc-LSSVM) frente a un clasificador por regresión logística multi-clase, ante el problema del reconocimiento de dígitos numéricos (0-9) escritos a mano. Para desarrollar la comparación se usó un set de datos compuesto por 5000 imágenes de dígitos numéricos escritos a mano (500 imágenes por cada número del 0-9), cada imagen de 20 x 20 pixeles. La entrada a cada uno de los sistemas evaluados fueron vectores de dimensión 400, correspondientes a cada imagen (no se realizó extracción de características). Ambos clasificadores utilizan la estrategia Uno contra todos (OneVsAll) para habilitar la multi-clasificación y una función de validación cruzada aleatoria para el proceso de minimización de la función de costo. Las métricas de comparación fueron la precisión y el tiempo de entrenamiento bajo las mismas condiciones computacionales. Ambas técnicas evaluadas presentaron una precisión superior al 95 %, siendo LS-SVM ligeramente más precisa. Sin embargo, en el costo computacional sí se encontró una diferencia notoria: LS-SVM requiere un tiempo de entrenamiento 16,42 % inferior al requerido por el modelo basado en regresión logística bajos las mismas condiciones computacionales.