Параметр C у SVM дозволяє нам контролювати компроміс між маржею та неправильною класифікацією. Менше значення C сприяє більшій маржі, але допускає більше неправильних класифікацій, тоді як більше значення C надає пріоритет правильній класифікації за рахунок меншої маржі.

C є параметр регуляризації, який контролює компроміс між досягненням низької помилки навчання та низькою помилкою тестування, тобто можливість узагальнити ваш класифікатор на невидимі дані. Розглянемо цільову функцію лінійної SVM: min |w|^2+C∑ξ.

Параметр C змінює правильну класифікацію навчальних прикладів проти максимізації запасу функції прийняття рішення. Для більших значень C буде прийнято менший запас, якщо функція прийняття рішень краще правильно класифікує всі навчальні точки.

Роль C у SVM у SVM допомагає контролювати компроміс між помилкою навчання та запасом, оскільки він може визначити штраф за неправильно класифіковані точки даних під час процесу навчання. приділяє більше уваги мінімізації помилки навчання, що потенційно може призвести до меншого запасу.

= 1,0 свм. Буде використано SVC(). У цій функції можна встановити декілька параметрів, наприклад ядро, гамма та C. C: (За замовчуванням = 1.0) Контролює компроміс між плавною межею прийняття рішення та правильною класифікацією точок навчання.');})();(function(){window.jsl.dh('aIbsZtDFD620ptQP177nkAQ__49','

Параметр називається змінні, які визначені під час оголошення або визначення функції. Ці змінні використовуються для отримання аргументів, які передаються під час виклику функції. Ці параметри в прототипі функції використовуються під час виконання функції, для якої вони визначені.