在SVM中超参数玛的最佳值是什么?
支持向量机 (SVM) 中超参数高马的最佳值取决于所使用的数据集和正在解决的问题的具体情况.高马定义了单个训练示例对决策边界的影响.高马的较大值导致更复杂的决策边界,而较小的值导致更平滑的边界.最常见的方法是通过交叉验证搜索,测试一系列可能的值来找到最好的模型性能.另一种方法是随机搜索,选择随机组合超参数来评估.重要的是要注意,高马的最佳值高度依赖于数据和问题,没有一对一的答案.