svm模型的c参数范围
时间: 2024-05-22 10:11:25 浏览: 15
SVM模型的C参数是正则化参数,它控制了正确分类样本和分类边界之间的权衡。C参数越大,模型越倾向于将所有的样本都分类正确,但可能会导致过拟合;C参数越小,模型对分类错误的样本容忍度越高,可能会导致欠拟合。C参数的范围通常取值在0.1到100之间,具体的取值需要根据实际情况进行调整。另外,C参数的选择还受到数据集大小、特征维度等因素的影响。
相关问题
SVM模型参数C取值范围
在SVM模型中,参数C表示对误分类的惩罚程度,通常情况下C的取值范围为正实数,即C>0。
具体来说,C越大表示对误分类的惩罚越大,模型对训练数据的拟合程度也会越高,但可能会导致过拟合的问题;C越小则表示对误分类的惩罚越小,模型对训练数据的拟合程度会降低,但可能会导致欠拟合的问题。
一般来说,C的取值需要通过交叉验证等方法进行调参,以达到最优的模型效果。
SVM模型中参数C的取值范围
SVM模型中参数C的取值范围通常是从0到正无穷大。通常情况下,C越大,分类器的容错率就越低,对误分类的惩罚就越严厉,但也容易出现过拟合的情况。相反,C越小,容错率就会变高,对误分类的惩罚也较轻,但容易出现欠拟合的情况。
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