LibSVMのどのパラメータがスラック変数ですか？

Question

私はSVMの名前について少し混乱しています。私はこのライブラリLibSVMを使用しています。設定できるパラメータは非常に多くあります。誰もがこれらのどれが緩やかな変数であるかを知っていますか？ thx

Answer 1

"スラック変数"は、c-svmではC、nu-SVMではnuです。これらは両方とも、それぞれの処方において同じ機能を果たし、広いマージンと分類器の誤差との間のトレードオフを制御する。 Cの場合、一般的に、10^-4,10^-3,10^-2、... ~1,5程度の大きさでテストします。 nuは0と1との間の数字であり、一般的には、サポートポイントとデータポイントの比率を制御する.1から.8までです。 nuが.1の場合、マージンは小さく、サポートベクトルの数はデータポイントの数の小さなパーセンテージになります。 nuが0.8の場合、マージンは非常に大きく、ポイントのほとんどはマージンに収まります。

他に考慮すべきことは、カーネル（線形、RBF、シグモイド、多項式）の選択と、選択したカーネルのパラメータです。一般的には、パラメータの最適な組み合わせを見つけるために多くの実験を行う必要があります。ただし、データセットにあまりにもフィットするように注意してください。

バージェスは素晴らしいチュートリアル書きました：A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition

をしかし、あなたはほとんどそれを使用する方法を知りたい場合は、それがどのように機能するかについてはあまり、"A Practical Guide to Support Vector Classication" by Chih-Wei Hsu, Chih-Chung Chang, and Chih-Jen Lin（LIBSVMの作者）

Answer 2

まず、使用する予定のSVMの種類をC-SVC、nu-SVC、ε-SVR、またはnu-SVRに決めます。私の意見では、ほとんどの場合、Cとガンマを変える必要があります。残りは通常固定されています。