SVM(SVC)训练中的obj和rho是什么

拉斯文·洛克

我在SVC中训练了用于分类的模型,我想可视化训练过程,因此将详细设置为True。这是我得到的结果:

optimazation finished,#iter = 200
obj = -315.082675, rho = 3.537407
nSV = 232, nBSV = 199

iter说迭代需要收敛。obj和rho在这种情况下是什么意思?

Sandipan Dey

scikit-learnSVC 实现基于libsvm您正在尝试解决ν-支持向量分类问题,问题在此处定义为以下二次程序(原始问题):

在此处输入图片说明

对应的双重问题在哪里

在此处输入图片说明

最佳超平面的软边距变量ν-SVC使用ν-参数化。该标准正则化参数Ç由参数替换ν∈[0,1]其是下和上的是支持向量的例子的数量和躺在超平面,分别的错误一侧上界,如所提到这里

变量ρ也被优化。注意,对于ξ= 0,这两个类别之间的距离为2ρ/ || w ||。在这里,rho表示收敛时ρ的最佳值。OBJ是目标函数的最优值(其被最小化)在收敛。

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