SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能

资 源 简 介

SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归任务。在SVM中，参数优化至关重要，直接影响分类器的性能表现。

首先，核心参数之一是核函数的选择。常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核（RBF）。不同核函数适用于不同数据分布：线性核适合线性可分数据，而非线性核（如RBF）能处理复杂边界。

其次，惩罚系数C控制分类的严格程度。较小的C允许更多训练误差以提高泛化能力，而较大的C强制正确分类但可能过拟合。需要通过交叉验证找到平衡点。

对于RBF核，gamma参数决定单个样本的影响范围。高gamma值可能导致模型对训练数据过度敏感，而低gamma值会使决策边界过于平滑。

参数优化通常借助网格搜索或随机搜索，结合交叉验证来评估不同组合的效果。最终目标是最大化分类准确率，同时确保模型泛化能力。