Nu是不可行的

Question

我在sklearn中使用NuSVC类。尝试实例化NuSVC对象后，如下所示：

self.classifier = OneVsRestClassifier(NuSVC())

我发现我反复收到“指定的nu是不可行的”错误。我尝试将'nu'参数从0.1一直更改为1（以0.1为增量），但是我仍然遇到相同的错误。我真的不确定如何解释此消息，以及如何解决它？我认为，如果将nu设置为1，那将是可行的，因为nu代表了训练误差部分的上限，我认为该误差应该始终成立。是什么原因造成的？

谢谢您的帮助！

Answer 1

为了完整起见，来自文档：Nu-SVM 是 SVM 的约束公式（相当于重新参数化的原始公式），它对允许的错误分类提出了硬限制。如果这个界限不能被满足，那么相关的凸优化问题就变得不可行。

从这个角度来看，您必须调查的第一件事是您真正可以预期有多少训练错误，并且可能会修改您的假设。搜索C标准 SVM的值网格以进行检查。

但是，NuSVC 应该使用一些严格小于 1 的值。根据你的描述，你试过0.9——开始加9，即0.99、0.999。如果它在某个时候不起作用，那么一定是某个地方存在另一个问题。