使用SVM 模型遇到了欠拟合的问题,以下哪个选项能提高模型性能? A. 增加惩罚参数 “C” B. 减少惩罚参数 C. 减少核系数(gamma 的值) 答案:A 如果是欠拟合情况,我们需要增加模型的复杂性,如果我们增大 C,则意味着决策边界变复杂,所以 A 是正确答案。 问题11 假如我们已经画出 SVM 算法中的不同点的 gamma ...
百度试题 结果1 题目假设你训练SVM后,得到一个线性决策边界,你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时,应该考虑:O A. 减少特征 B. 计算更多变量 C. 减少训练数据 D. 增加训练数据 相关知识点: 试题来源: 解析 B
显然分类器A的”决策面”放置的位置优于分类器B的”决策面”放置的位置,SVM算法也是这么认为的,它的依据就是分类器B的分类间隔比分类器C的分类间隔大。这里涉及到第一个SVM独有的概念”分类间隔”。 两条虚线之间的垂直距离就是这个最优决策面对应的分类间隔,那个具有拥有最大垂直距离的两条虚线中间的决策面就是...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供假定你使用SVM学习数据X,数据X里面有些点存在错误。现在如果你使用一个二次核函数,多项式阶数为2,使用惩罚参数C作为超参之一。当你使用较大的C(C趋于无穷)时,对于训练集数据A.仍然能正确分类
这样做很有必要。其实这样做能很好的避免过拟合,让模型把精力都花在拟合还摸棱两可的样本上,而不是...
假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时,应该采取下列什么措施?A.减少数据点B.减少特征C.增加特征D.增加数据点
假设训练SVM后,得到一个线性决策边界,但该模型可能是欠拟合的,那么在迭代训练模型时,可以考虑( )。A.增加训练数据B.减少训练数据C.计算更多变量D.减少特征
假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象,在下一次训练时,应该采取下列什么措施( ) A. 不采取措施 B. 减少数据点 C. 增加训练样本 D. 减少特征 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 土壤有机质的基本转化过程是( )。 A. 矿质化 B. 腐质化 C. 有机化 D. 氧化 点击查看答...
...结果将会和你经过麻烦的训练集转换并拟合出线性 SVM 算法得出的结果一样,但是这个技巧使得整个过程在计算上面更有效率。这就是核技巧的精髓。 函数 ?...假设你用 RBF核来训练一个 SVM 分类器,如果对训练集欠拟合:你应该增大或者减小γ吗?调整参数C呢?