SVM模型进行分类预测时的参数调整技巧
一：如何判断调参范围是否合理 正常来说，当我们参数在合理范围时，模型在训练集和测试集的准确率都比较高；当模型在训练集上准确率比较高，而测试集上的准确率比较低时，模型处于过拟合状态；当模型训练集和测试集上准确率都比较低，模型处于欠拟合状态。正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低。 二：如何确定 ...
原文：SVM进行分类预测时的参数调整
一：如何判断调参范围是否合理 正常来说，当我们参数在合理范围时，模型在训练集和测试集的准确率都比较高 当模型在训练集上准确率比较高，而测试集上的准确率比较低时，模型处于过拟合状态 当模型训练集和测试集上准确率都比较低，模型处于欠拟合状态。正常来说测试集上的准确率都会比训练集要低。 二：如何确定参数的调节方向 当使用线性支持向量机时，我们只需调节正则化参数C的范围即可。 这里我们以RBF作为核的SV ...
2020-03-19 17:06 0 648 推荐指数：
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