У меня есть набор нелинейных данных, и я использую SVM (ядро RBF) для построения модели классификации, но не знаю, как установить лучшие гиперпараметры SVM, C и гаммы в Matlab fitcsvm.
И допустимо ли, если это метод проб и ошибок, устанавливающий произвольные значения, пока не будет найдена наилучшая производительность?
в fitcsvm считается, что вход HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus')) выбирает наилучшие гиперпараметры, но, помимо построения графиков, это занимает много времени.