怒是不可行的

Question

我在sklearn中使用NuSVC类。尝试按如下方式实例化NuSVC对象后：

self.classifier = OneVsRestClassifier(NuSVC())

我发现我反复得到一个指定的nu是不可行的＆＃39;错误。我尝试改变了＃nu;＆＃39;参数从0.1一直到1.（以0.1为增量），但我一直得到同样的错误。我真的不确定如何解释这个消息，以及如何解决它？我认为如果我将nu设置为1.它会起作用，因为nu代表训练错误部分的上限，我认为应该总是成立。可能导致这种情况的原因是什么？

感谢您的帮助！

Answer 1

为了完整性，from the documentation：Nu-SVM是受约束的SVM公式（与原始到重新参数化相当），这对允许的错误分类构成了严格的约束。如果不能满足此约束，那么相关的凸优化问题就变得不可行了。

从这个角度来看，你需要调查的第一件事是你真正可以预期的训练错误，并且可能会修改你的假设。搜索标准SVM的C值网格以检查它。

但是，NuSVC应该使用一些严格小于1的值。根据你的描述，你已经尝试过0.9 - 开始添加9s，即.99，.999。如果它在某些时候不起作用，那么某处就会出现另一个问题。