SVM を使用するシステムと RBF カーネルを比較する場合、すべてのシステムで同じ C とガンマ (C=10、ガンマ=0.1 などの固定値) を使用するか、ハイパーパラメーター ターニングを行い、それぞれに最適な C とガンマの値を選択する必要があります。システム？
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#sascha が書いたように、異なる分類子は異なるパラメーターでより適切にトレーニングできます。
でも、大丈夫です。タスクが異なれば、要件も異なります。たとえば、新しい分類アルゴリズムを発明し、それを特定のタスクの最新技術と比較したい場合、通常、学習しようとしている特定のタスク用に最適化されたコードが既に存在するため、独自のアルゴリズムを少し改良するだけで済みます。一方、新しいタスクがあり、さまざまな分類器を試してみたい場合は、プラトーに到達するまで両方を試してみる必要があります。アルゴリズム間に大きな違いがあった場合は、より高いパフォーマンスを提供した方を選択してください。両方とも同様の結果が得られた場合、次の 2 つのオプションがあります。
- 満足のいく結果が得られるまで、両方を微調整します
- 他のアルゴリズムを試す
于 2016-05-12T09:13:05.320 に答える