改进SVM的拟合和预测能力

资 源 简 介

改进SVM的拟合和预测能力

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于核函数的选择。传统SVM通常单独使用全局核（如线性核）或局部核（如高斯核），但这可能限制模型的表达能力。

通过将线性核和高斯核进行加权组合，可以同时获得两种核函数的优势。线性核能捕获数据的全局特征，而高斯核能更好地处理局部特征和复杂模式。这种组合方式使模型能够：

适应不同尺度的数据特征 提高对复杂非线性决策边界的拟合能力 增强模型的泛化性能 平衡欠拟合和过拟合风险

合理设置两种核函数的权重是关键，可以通过交叉验证或超参数优化来确定最佳组合比例。这种方法特别适用于数据同时包含全局趋势和局部细节的情况。