envi支持向量机参数

回答: ENVI支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的参数包括以下几个方面：
1. 核函数（Kernel Function）：SVM可以使用不同的核函数来处理非线性分类问题，常见的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）核函数等。
2. 惩罚参数（C）：惩罚参数C控制了分类错误的惩罚程度，较小的C值会使模型更容忍分类错误，较大的C值会使模型更严格地对待分类错误。
3. 松弛变量（epsilon）：松弛变量是SVM中的一个参数，用于控制支持向量到超平面的距离，较小的epsilon值会使模型更关注于较近的支持向量，较大的epsilon值会使模型更容忍较远的支持向量。
4. 类别权重（class weights）：在不平衡数据集中，可以使用类别权重来平衡不同类别的样本数量，以提高模型的性能。
5. 样本权重（sample weights）：可以为每个样本分配不同的权重，以调整模型对不同样本的关注程度。
6. 样本ROI（Region of Interest）：在进行混淆矩阵分析时，可以使用验证样本ROI来对比模型分类结果和参考答案，以评估模型的准确性。

请注意，以上参数仅为示例，具体的参数设置还需要根据具体问题和数据集的特点进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习之支持向量机(SVM)](https://blog.csdn.net/weixin_48320163/article/details/120799558)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ENVI：如何进行遥感图像的分类?(支持向量机模型)](https://blog.csdn.net/m0_63001937/article/details/126793551)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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