支持向量机中两类误判惩罚权重的研究

摘要：

在支持向量机(SVM)模型中,当样本分布不平衡或者两类误判代价不相同时,两类误判惩罚权重的选择至今还没有一个好的统一方法.本文通过实际数据的大量实验,揭示了模型性能随两类误判惩罚权重变化的规律,给出了惩罚权重的经验取值范围,为两类误判惩罚权重的选择提供了一个参考.

关键词： 支持向量机 误判惩罚权 样本分布 误判代价

作者: 罗林开 彭洪 林成德

作者单位: 厦门大学自动化系,福建,厦门,361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005年华东六省一市自动化学术年会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 304-308

在线出版日期: 2005-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）