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赵红霞

铁杆木虫 (著名写手)

[求助] SVM非线性回归的best c 和 best g 的设置问题

本人菜鸟级别,现请教各位大侠,利用支持向量机(SVM)处理非线性回归问题时,我先前以为c和g的值程序会自动选优,可是我只是调整了样本的输入顺序,结果文件中best c 和best g 的值和模型的R2、均方根误差等值差别都好大啊,问了相关人士,说是需要手动调整best c  和best g。 可是怎样调整呢?有什么标准呢?是不是无论我怎样改变输入样本的顺序,best c  和best g 的值一致才行呢???????大侠们求指点啊
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兵封年代

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

这个还真没有统一的标准,SVM较神经网络来说很优秀,但是就是这两个参数的设置最为麻烦。
一般来说,C越大,对训练的惩罚就越大,相关性会较好,但过来会出现过拟合现象,g越大,波动越范围也越大,一般是通过优化的方法来找这两个参数,主要的优化方法有网格寻优,PSO和GA,当然后面两个都是智能算法,效果比较好,但同样也存在设置参数问题,比如GA的代数和种群个数的选择,同样也是问题。所以楼主想搞清楚的话需要仔细研究研究呢,最笨的办法就是使用一个-v参数自己拿参数试了
2楼2013-06-20 16:31:17
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