R：带参数C的ksvm

Question

我想调整ksvm中的参数C.现在我想知道这个C是如何定义的。 C的定义是

  

违反约束的成本（默认值：1）这是“C＆＃39; - 常量”   拉格朗日公式中的正则化项。

这是否意味着C越大，允许的错误分类越多？

Answer 1

成本参数惩罚大残差。因此，更高的成本将导致更灵活的模型，错误分类更少。实际上，成本参数允许您调整偏差/方差权衡。成本参数越大，模型中的方差越大，偏差越小。

所以问题的答案是否定的。成本越高，允许的错误分类就越少。

库恩的书Applied Predictive Modeling的第7章第3节对此进行了解释。

注意这与正则化相反，它会对大系数进行惩罚，从而导致更高的偏差和更低的方差。在这里，我们惩罚残差，导致更高的方差和更低的偏差。