SVM调参数时有什么技巧吗？
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第一，判断调参的范围是不是合理的。 一般来说，当我们参数在正常范围内，在训练集和测试集中，模型的准确率都比较高。模型在训练集上准确率比较高，但是测试集上的准确率比较低的时候，这个模型就处于一种过拟合状态；当模型训练集和测试集上准确率都比较低，这时模型处于欠拟合状态。一般测试集的准确率都会比训练集要低。
第二，确定参数的调节方向。我们用线性支持向量机时，调节正则化参数C的范围就行。
第三，设定一个合理的调参起始点。
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