svm两个参数,jvm参数设置

svm两个参数,jvm参数设置

penalty: 正则化参数，L1和L2两种参数可选，仅LinearSVC有。loss: 损失函数，有‘hinge’和‘squared_hinge’两种可选，前者又称L1损失，后者称为L2损失，默认是是’SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差，容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能

ˇ﹏ˇ svm是sklearn中一个关于支持向量机的包，比较常用，在使用过程中若是不熟悉各个参数的意义，总以默认参数进行机器学习，则不能做到最优化使用SVM,这就是一个较为遗支持向量机(sklearn.svm.svc)中的参数sklearn.svm.svc( C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, to

SVM模型有两个很是重要的参数C与gamma。其中C是惩罚系数，即对偏差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现偏差，容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或太小，泛化SVM模型有兩個很是重要的參數C與gamma。其中C是懲罰係數，即對偏差的寬容度。c越高，說明越不能容忍出現偏差，容易過擬合。C越小，容易欠擬合。C過大或太小，泛化

7. shrinking : bool参数，默认为Ture 是否采用启发式收缩方式。8. tol :float参数，默认为1e^-3 SVM停止训练的误差精度9. cache_size : float参数，默认为200 指定训练所需要的的该案例展示了如何利用进化算法+多进程/多线程来优化SVM中的两个参数：C和Gamma。在执行本案例前，需要确保正确安装sklearn,以保证SVM部分的代码能够正常执行。本

ˋωˊ svm-predict test_file model_fileoutput_file ⾃动脚本：python easy.py train_data test_data ⾃动选择最优参数，⾃动进⾏归⼀化。对训练集合和测试结合，使⽤同⼀个归⼀化SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差，容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能