硬边距支持向量机的Sklearn内置函数 [英] Sklearn built-in function for Hard margin SVM

问题描述

我知道软边距支持向量机有一个内置函数，如下所示。

from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(C=1, kernel = 'linear')
clf.fit(X, y)

但对于硬间隔支持向量机，我们需要C=0，对吗？但当我让C=0时，代码报告错误ValueError: C <= 0。

推荐答案

SCRICKIT-LEARN中没有硬边距支持向量机，因为它不是很有用的模型。从数值上讲，只需设置C=1e-10就可以非常接近它，但这可能会导致收敛问题，因为在对偶公式中，支持向量机C是拉格朗日乘子的上界。

这篇关于硬边距支持向量机的Sklearn内置函数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！