识别 SVM 中可能的过拟合

Posted 2023-03-12

【中文标题】识别 SVM 中可能的过拟合

【英文标题】：identifying possible overfitting in SVM

【发布时间】：2013-12-13 10:04:40

【问题描述】：

SVM 可以通过正确选择参数来避免过度拟合。如何知道经过训练的 svm 是否过拟合？有没有办法识别？如何避免？使用看不见的数据进行测试有帮助吗？

【问题讨论】：

我不确定是否有规范的方法可以做到这一点，但可能更简单的方法是比较测试数据集和验证数据集之间的结果。结果之间的巨大差异可能表明存在泛化问题。

【参考方案1】：

libSVM 元训练正是为您做的。如果您有（元）训练看不到的数据，您可以对此测试数据进行预测，并将其性能与训练数据的性能进行比较。小的差距是可以的，而大的差距是过度拟合或训练数据太少的指标。