При использовании метода классификатора опорных векторов для задач классификации «C» является первым гиперпараметром, указанным в документации для «sklearn.svm.svc». Он описывается как «штрафной параметр термина ошибки». большой с зашумленными наборами данных, мы хотим, чтобы «C» был большим.
«C» также означает «цена», например, «цена за ошибочную классификацию». Как видно из приведенных выше графиков, когда граница «мягкая», вероятность неправильной классификации при разделении выше. Затем «С» можно рассматривать как «бюджет» или «терпимость» к ошибкам.
«C» дополнительно действует как параметр регуляризации для уменьшения дисперсии, почти так же, как используется знакомый термин «альфа» в регрессии. Однако «C» служит для усиления «сигнала», так сказать, обратным образом. В целом, этот гиперпараметр может быть эффективным способом контроля результата вашей классификации.
