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。

相关问题

svm中的gamma和c参数范围

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。

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。