SVM惩罚系数,利用svm预测股票

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下面总结一下惩罚系数C和核函数\sigma对模型的影响：当C很大时，λ值很小，高方差，模型易过拟合；当C很小时，λ值很大，高偏差，模型易欠拟合；当\sigma很大时，高偏差，模型易欠拟合；当\(3)但是，实际中我们不会这么做，因为实在太麻烦了，当正负类数量不均时，比如正负类数量比为100:1,则惩罚因子的比例直接就定为1:100(libsvm中就是这么做的)。总结SVM是一个使

∪△∪ svm的惩罚系数C、核函数参数g、不敏感损失函数参数ε等3个关键参数直接影响预测精度。不敏感损失函数参数ε值越大支持向量数越少，得到的解表达式越稀疏，回归预如果选择了第一种，得到的方法的就叫做二阶软间隔分类器，第二种就叫做一阶软间隔分类器。把损失加入到目标函数里的时候，就需要一个惩罚因子(cost,也就是libSVM的诸多参数中的C),原来的优化问题就变

C:惩罚系数，用来控制损失函数的惩罚系数，类似于LR中的正则化系数。C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的是一个损失函数loss function,表示不满足hard margin时造成的损失，最常见的就是hinge loss,即C>0可以认为是一个罚参数，表示对后面一项的惩罚程度。理解这种问

针对惩罚系数为C=1和C=0.2的情形，分别完成：可视化样本；可视化SVM超平面及间隔边界；输出对偶模型的最优解alpha;输出支持向量；二、针对附件中的数据，选择合适的核，训练SVM模型，并可视惩罚系数(C)是一种用于控制SVM算法的参数，用于控制算法的复杂度和正则化。C参数越大，则SVM算法的复杂度越大。惩罚系数用于控制SVM算法的方差，即模型的准确度和泛化能力之间的