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RBFカーネルとハードマージンを使用してsvm分類器を作成する必要があります。私が正しく理解していれば、マージンの種類はCパラメーターによって制御されます。つまり、Cパラメータが大きいほど、よりハードなマージンが得られます。非常に堅牢な「ハードマージン」をエミュレートする典型的なC値はありますか？または、堅牢なハードマージンをエミュレートする他の方法はありますか？もちろん、ハードマージンをエミュレートする必要がある理由についてはいつでも話し合うことができます。しかし、この場合、私はそれをエミュレートする必要があります！

clf = svm.SVC(C = ??,kernel="rbf",gamma =1.5,shrinking=False,cache_size=3000)
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通常、それほど大きな値は必要ありませんが、一般的にはそれがアイデアです。1e10に設定して、結果のアルファを確認してください。

どのアルファもC値にない場合、正則化は適用されませんでした（つまり、すべてのポイントがトレーニングセット=ハードマージンで正しく分類されます）。

ところで、データセットに非常にノイズが多く、使用しているカーネルで分離できない場合、ハードマージンを達成することはできません。

于 2012-09-11T08:37:05.370 に答える