如何定义one class svm中gamma的参数范围
时间: 2023-06-09 19:03:21 浏览: 52
对于one class svm,gamma参数的设置会影响到模型的性能,因此需要指定合适的参数范围。一种常用的方法是采用网格搜索法,对一定范围内的参数进行穷举,然后选取最优的参数组合。具体来说,在定义gamma的参数范围时,可以设置一个取值范围,然后将范围分成若干份,每份的取值间隔一般选择取值范围的1/10到1/100。实际上,gamma的值通常在0.1到10之间,因此可以将0.1到10之间的值按间隔为0.1或0.01进行划分。然后通过网格搜索算法,对每一组参数进行模型训练和交叉验证,最终选取最优的参数组合作为模型的参数。
相关问题
OneClassSVM中的gamma如何使用
gamma是OneClassSVM(一类支持向量机)中的参数,用于控制决策函数的平滑性和拟合程度。具体使用方式与数据集特征相关,需要在训练时进行调整。如果您需要更详细的解释,请提供更具体的背景和数据信息,我将尽力提供帮助。
GA 优化器,优化one class svm的参数
GA优化器可以应用于优化one class SVM的参数。具体来说,可以将one class SVM的参数作为基因,将其取值范围定义为优化器的搜索空间。然后,根据预定义的适应度函数对每个基因进行评估,通过基因的交叉和变异操作来生成新的基因,并找到具有最佳适应度的优秀解。
需要注意的是,对于one class SVM,通常使用的是RBF核,因此需要考虑的参数包括gamma和nu。其中gamma控制RBF核的形状,nu则是支持向量的比例。因此,在使用GA优化器时,需要定义好适当的适应度函数,并根据实际情况选择合适的参数范围进行搜索,从而得到最佳的one-class SVM参数设置。
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