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
Datum: 16.06.2008 01:10
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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[ Auf dieses Posting antworten ]
