SVM進行分類預測時的參數調整
一：如何判斷調參范圍是否合理 正常來說，當我們參數在合理范圍時，模型在訓練集和測試集的准確率都比較高；當模型在訓練集上准確率比較高，而測試集上的准確率比較低時，模型處於過擬合狀態；當模型訓練集和測試集上准確率都比較低，模型處於欠擬合狀態。正常來說測試集上的准確率都會比訓練集要低。 二：如何確定 ...
原文：SVM模型進行分類預測時的參數調整技巧
一：如何判斷調參范圍是否合理 正常來說，當我們參數在合理范圍時，模型在訓練集和測試集的准確率都比較高 當模型在訓練集上准確率比較高，而測試集上的准確率比較低時，模型處於過擬合狀態 當模型訓練集和測試集上准確率都比較低，模型處於欠擬合狀態。正常來說測試集上的准確率都會比訓練集要低。 二：如何確定參數的調節方向 當使用線性支持向量機時，我們只需調節正則化參數C的范圍即可。 這里我們以RBF作為核的SV ...
2018-10-04 17:43 0 6647 推薦指數：
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