1 支持向量机的阈值
支持向量机（SVM）是一种有效的机器学习分类技术。它在许多不同的任务中都可以使用，例如分类、回归、聚类和预测。SVM的阈值也称为超参数，其目的是调整SVM分类器的相关属性以最大限度地改善其推断结果。理论上，针对不同分类任务，对超参数应用正确的取值可以显着提高SVM的性能。 2 软间隔SVM
软间隔支持向量机（soft margin SVM）是一种支持向量机变体，它增加了一个非常量约束条件来允许数据点在分割超平面周围部分被放置，以此减少任务中的误分类。该参数叫作c 参数，用于调节模型对误分类的惩罚力度，c值越大，在超平面两侧允许分类误差的范围就越小，反之惩罚力度也就越小。 envision法3 软间隔SVM阈值
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因为软间隔SVM允许存在误分类，在训练该模型时，就必须设定一个值来指定允许的误分类次数上限。该c值阈值一般会通过交叉验证的方式调节，当c的取值变化，对应超平面的变化，最终能够达到比较好的拟合效果。sci
中俄关系论文在软间隔SVM调节阈值时，有两个指标是要特别注意的，即非偏误差和错分类次数。我们需要综合考虑非偏误差和错分类次数的情况来选取最合适的阈值，这也是调参的关键所在。
总之，SVM的c值阈值调节对SVM模型的推断与性能有着重大的影响，c值的选取直接关系到SVM模型的性能，通过交叉验证的方式进行调节，能够使模型达到比较好的拟合效果。
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