在SVM中，确定合适的超参数是非常重要的，其中包括C值和gamma值。您可以使用交叉验证来确定这些参数的最佳值。具体来说，您可以将数据集分成几个子集，然后对每个超参数组合进行模型拟合和评估。最后，您可以选择具有最高性能评分的超参数组合作为最佳参数。另外，您可以使用网格搜索来自动化超参数选择过程，这将尝试所有可能的参数组合并返回具有最优性能的参数组合。希望这些建议对您有帮助！
在SVM中如何进行超参数的选择？
我正在研究SVM算法，并在使用过程中遇到一个问题，就是如何确定合适的超参数。我已经尝试了一些数字范围进行调整，例如C值和gamma值，但是并没有得到最佳结果。我想知道是否有更好的方法来选择超参数，可能是利用交叉验证之类的技术来帮助选择合适的参数。请问，您能给我一些建议或者资源来帮助我更好地进行超参数的选择吗？感谢您的帮助！
提问时间：2023-06-08 14:42:10
编辑时间：2023-06-08 14:42:12
提问者：
Velvet_Lover
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7回答时间：2023-06-08 14:42:15
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提问者：Velvet_Lover