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为什么在sklearn交叉验证中,rbf内核比线性内核快得多?

在sklearn交叉验证中,rbf(径向基函数)内核比线性内核快得多的原因是因为rbf内核具有更高的复杂度和计算成本。

首先,了解一下交叉验证。交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法,它将数据集分成训练集和验证集,然后多次重复训练和验证过程,最后取平均值作为模型的性能指标。

在sklearn中,SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,它可以使用不同的内核函数来构建模型。内核函数是SVM中的一个重要概念,它用于将输入数据映射到高维空间,从而使数据在低维空间中线性不可分的情况下变得线性可分。

线性内核是一种简单的内核函数,它将数据映射到原始特征空间,不进行任何映射。相比之下,rbf内核是一种非线性内核函数,它将数据映射到无穷维的特征空间,通过计算数据点与支持向量之间的距离来确定分类边界。

由于rbf内核具有更高的复杂度和计算成本,因此在交叉验证中,rbf内核比线性内核快得多。这是因为在每次交叉验证的训练过程中,使用rbf内核需要计算更多的距离和相似度,而线性内核只需要进行简单的线性计算。

然而,需要注意的是,选择内核函数应该根据具体的数据集和问题来决定。rbf内核通常适用于非线性可分的情况,而线性内核适用于线性可分的情况。因此,在实际应用中,我们需要根据数据的特点和问题的需求来选择合适的内核函数。

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最后,为了得到更好的效果,你需要将dual参数设置为False,除非特征数样本量多(我们将在本章后面讨论二元性) 非线性支持向量机分类 尽管线性 SVM 分类器许多案例上表现得出乎意料的好,但是很多数据集并不是线性可分的...一般来说,你应该先尝试线性核函数(记住LinearSVCSVC(kernel="linear")要快得多),尤其是当训练集很大或者有大量的特征的情况下。...如果训练集不太大,你也可以尝试高斯RBF核,它在大多数情况下都很有效。如果你有空闲的时间和计算能力,你还可以使用交叉验证和网格搜索来试验其他的核函数,特别是有专门用于你的训练集数据结构的核函数。...从对偶解到原始解 当训练样本的数量比特征数量小的时候,对偶问题原始问题要快得多。更重要的是,它让核技巧成为可能,而原始问题则不然。那么这个核技巧是怎么样的呢?...对于大规模的非线性问题,你可能需要考虑使用神经网络(见第二部分)。 练习 支持向量机背后的基本思想是什么? 什么是支持向量? 当使用 SVM 时,为什么标准化输入很重要?

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