SVM的例子程序

资 源 简 介

SVM的例子程序

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，特别适合处理分类和回归问题。在非线性可分的数据集中，RBF（径向基函数）核是一种常用的核函数，能够将数据映射到高维空间以实现更好的分类效果。gamma参数是RBF核的关键超参数之一，它控制着单个样本对分类决策的影响范围。

在这个例子程序中，使用了gamma值为0.5的RBF核函数。gamma值的选择直接影响模型的复杂度和泛化能力。较大的gamma值会使决策边界更加弯曲，可能对训练数据拟合得更好，但也可能导致过拟合；而较小的gamma值则会使模型更平滑，但可能欠拟合。

对于专业人士而言，SVM的参数优化是一个值得深入研究的领域。除了gamma，C（惩罚系数）也是关键参数，影响着模型的容错能力。可以采用网格搜索（Grid Search）或贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等方法寻找最优参数组合。如果你对SVM参数优化感兴趣，欢迎一起探讨不同的优化策略及其在实际数据集上的效果。