svm多项式核函数相关参数
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svm多项式核函数相关参数
在SVM(支持向量机)中,多项式核函数是一种常用的核函数之一。
它将数据映射到高维空间,并通过多项式函数来计算样本之间的相似度。
多项式核函数的形式可以表示为:
K(x, y) = (γ* <x, y> + r)^d
其中,x和y是输入样本的特征向量,<x, y>表示内积运算,γ是核函数的系数,r 是常数项,d是多项式的次数。
关于多项式核函数的参数,主要包括以下几个:
1. γ(gamma):γ控制了核函数的系数,决定了每个支持向量对最终分类结果的贡献程度。
较小的γ值会使得决策边界更加平滑,而较大的γ值会使得决策边界更加复杂。
2. r:常数项r可以用来调整非线性的偏移。
当r取较大的正值时,会使得决策边界偏向于支持向量所在的类别。
3. d:多项式的次数d用于控制多项式的复杂度。
较小的d值会导致较简单的决策边界,而较大的d值会导致更复杂的决策边界。
这些参数通常需要通过交叉验证的方式来选择最优值。
可以尝试不同的参数组合,并使用评估指标(如准确率、精确率等)来比较它们的性能,选择在给定数据集上表现最好的参数。
注意:多项式核函数中的参数也取决于具体的SVM实现库或软件工具,不同的库可能会使用略有不同的参数名称和设置方式。
因此,在具体应用中,建议参考相应库或
工具的文档或示例以了解正确的参数名称和用法。