ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ SVM ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ НА МАЛЫХ НАБОРАХ ДАННЫХ
Abstract
В работе исследуется влияние гиперпараметров C и gamma в алгоритме опорных векторов [1] на точность классификации. Проведён анализ изменения качества модели при варьировании параметров в логарифмическом диапазоне, что согласуется с современными подходами оптимизации SVM [5]. Эксперименты показали, что оптимальная точность достигается при сочетании средних значений gamma и высоких значений C, что соответствует выводам о поведении SVM из недавних обзоров [2] [3].
Fields of Study & Subjects
Machine Learning and Data Classification
Data Mining and Machine Learning Applications
Machine Learning and ELM
Publication details
- Journal / source
- Вектор научной мысли
- Issue
- 12(29)
- Pages
- 296–297
- Publication date
- 14 January 2026
- Language
- RU