惩罚因子C用来表示对于个别点的重视程度。其大小应该选择适中,不然会对于最后的准确率造成一定的影响。
若令惩罚因子C为无穷大,则SVM退化为硬间隔分类器,此时使用线性核只能处理线性可分的样本(因为对于线性不可分的样本,无法找到一个超平面可以正确划分所有样本,于是模型参数不存在可行解);
若令惩罚因子C为适当值,则使用线性核的SVM可以处理线性或近线性的样本(这是因为此时允许分类器在某些样本上出错,所以对于近线性的样本,可以找到一个超平面将大部分样本正确划分)。
惩罚因子C用来表示对于个别点的重视程度。其大小应该选择适中,不然会对于最后的准确率造成一定的影响。
若令惩罚因子C为无穷大,则SVM退化为硬间隔分类器,此时使用线性核只能处理线性可分的样本(因为对于线性不可分的样本,无法找到一个超平面可以正确划分所有样本,于是模型参数不存在可行解);
若令惩罚因子C为适当值,则使用线性核的SVM可以处理线性或近线性的样本(这是因为此时允许分类器在某些样本上出错,所以对于近线性的样本,可以找到一个超平面将大部分样本正确划分)。