SVM模型训练和调参

一、不同核函数需调参数不同

SVM模型训练和调参_第1张图片

SVM中有两个很重要的参数,即C和gamma。

SVM模型训练和调参_第2张图片  

如何使SVM得到好的结果:

1.对数据进行归一化;

2.应用RBF核函数;

3.用cross-validation和grid-search得到最优的c和g;

4.用得到的最优的c和g训练数据;

5.测试

二、调参策略

SVM模型训练和调参_第3张图片

在支持向量机的核函数中,RBF是最常用的。理论上,RBF不一定比线性核函数差。实际应用中,如果其参数调不好,可能要比线性核函数差许多。所以实际使用中优先选择线性核函数,如果线性核函数效果不好,可以考虑使用RBF。

SVM模型训练和调参_第4张图片 

SVM模型训练和调参_第5张图片 

 

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