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SVM Feature Selection

Von: Florian Jakob (florian-jakob@gmx.net) [Profil]
Datum: 16.06.2008 01:10
Message-ID: <g347gc$qjs$1@news.albasani.net>
Newsgroup: de.sci.informatik.ki
Hallo,
macht es für SVM Sinn Parameter wegzulassen, die keine große
Aussagekraft haben? Ich fand bisher den Ansatz naheliegend, der SVM so
viel zu geben, wie man kann(genug Rechenleistung vorausgesetzt) und ihr
es überlassen, die optimale Hyperebene zu finden, jetzt habe ich aber
gehört, dass es Sinn macht sich zu beschränken und nur die wichtigsten
Parameter zu nehmen um Overfitting zu verhindern.
Was ist denn richtig?

VG Florian

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