svm中的gamma和c参数范围
时间: 2023-06-03 18:07:54 浏览: 66
Gamma参数和C参数是SVM中的关键参数,用于控制支持向量机决策边界的形态和复杂度。其中,Gamma参数主要控制了决策函数的"曲率"或"弯曲度",值越大,决策函数会越"尖锐"或"复杂";C参数则主要控制了模型的软硬性,值越大,模型会越"硬",对训练数据的容忍程度会降低,可能会导致过拟合。Gamma和C参数的范围一般取决于具体的数据集和问题,需要通过实验调节来确定。一般来说,Gamma参数范围为0.1到10,C参数范围为0.01到100。
相关问题
svm参数c和gamma取值范围
SVM 模型中参数 C 和 Gamma 的取值范围是很重要的,不同的取值范围可能会导致不同的模型性能。一般来说,参数 C 和 Gamma 的取值范围应该根据数据集进行调整。
对于参数 C,它控制着模型对误分类样本的惩罚强度,C 越大则误分类惩罚越大,模型越倾向于选择更小的边界,可能会导致过拟合。当 C 较小时,模型可能会选择更大的边界,可能会导致欠拟合。一般来说,C 取值范围应该在 $10^{-5}$ 到 $10^5$ 之间进行搜索。
对于参数 Gamma,它控制着 RBF 核函数的带宽,Gamma 越大则决策边界越窄,可能会导致过拟合。当 Gamma 较小时,决策边界可能会更宽,可能会导致欠拟合。一般来说,Gamma 取值范围应该在 $10^{-15}$ 到 $10^{3}$ 之间进行搜索。
需要注意的是,这些取值范围只是参考值,实际应用中需要根据数据集进行调整。同时,不同的参数取值范围可能会导致不同的模型性能,需要进行交叉验证等实验来确定最优的参数取值。
svm中的c,gamma参数的范围
在支持向量机(SVM)中,参数C和gamma是两个重要的超参数。它们的范围通常可以根据问题的特定需求进行调整。
1. 参数C:C是SVM中的正则化参数,用于控制分类器对误分类样本的惩罚程度。较大的C值会导致分类器更关注每个样本的准确分类,可能导致更复杂的决策边界。较小的C值会使分类器更加容忍误分类,可能导致更简单的决策边界。
通常,C的取值范围在正实数范围内,可以根据问题的复杂性和数据集的大小进行调整。一般来说,可以尝试从0.01到100之间的值,然后根据交叉验证或者网格搜索等方法选择一个最优的C值。
2. 参数gamma:gamma是SVM中RBF(径向基函数)内核的一个参数,它控制了决策边界的灵活性。较小的gamma值会导致决策边界变得更平滑,可能会更容易欠拟合。较大的gamma值会使决策边界更加复杂,可能会更容易过拟合。
gamma的取值范围也是正实数。一般来说,可以尝试从0.0001到10之间的值,然后根据交叉验证或者网格搜索等方法选择一个最优的gamma值。
需要注意的是,这些范围只是一般的建议,具体的范围可能会因问题和数据集的不同而有所变化。因此,在使用SVM时,最好根据具体情况进行实验和调整。