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。

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。