【问题标题】:SVM Rank regularization parameterSVM Rank 正则化参数
【发布时间】:2015-02-10 11:53:50
【问题描述】:

使用SVM Rank学习排序函数时,正则化参数C的值是否应该与分类中使用的值相同?

我问的原因是SVM Rank网站建议参数应该是C = C_light * n,其中n是不同查询的数量。我对此的解释是 C_light 是分类问题中 C 的值。但是现在,C 可以变得相当大,学习排名函数确实需要很多时间。我应该像分类一样为 C 取值吗?我是否对网站的解释有误?

链接:SVM Rank

【问题讨论】:

    标签: machine-learning classification svm ranking svmlight


    【解决方案1】:

    请记住,此类建议是启发式的。在为 C 选择值时,您需要牢记几件事。

    我喜欢首先选择使算法能够快速完成的值,然后开始向上递增,查看执行时间和模型精度如何变化。

    如果出现以下情况,您可以停止增加它: - 准确性降低 - 它开始需要很长时间,以至于不值得

    牢记 C 的建议值,作为健全性检查/大致建议。如果您得出的值大不相同,尤其是如果您的 SVM 表现不佳,则表明存在错误或有问题。

    【讨论】:

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