对于在SVM中同时进行特征选择和模型训练，建议使用基于SVM的特征选择方法，如基于L1约束的特征选择或基于Recursive Feature Elimination（RFE）的特征选择。这些方法可以在特征选择的同时进行SVM模型训练，并可以帮助找到最优的特征集，以提高模型的准确性和泛化能力。
在SVM中如何同时进行特征选择和模型训练？
我对SVM算法有些了解，但不太确定你的具体问题。是否指如何选取最佳特征并同时训练SVM模型，以提高模型的准确性和泛化能力？如果是这样的话，建议你使用基于SVM的特征选择方法，如基于L1约束的特征选择或基于Recursive Feature Elimination（RFE）的特征选择。这些方法将在特征选择的同时进行SVM模型训练，避免了特征选择和模型训练之间的数据泄露问题，并且可以帮助你找到最优的特征集。希望这可以对你的问题有所帮助。
提问时间：2023-06-07 19:59:29
编辑时间：2023-06-07 19:59:31
提问者：
Shadow_Warrior
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5回答时间：2023-06-07 19:59:34
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