SVM总是收敛的吗？

Question

我在 python 中使用 scikit-learn 使用 svm.SVC 对我的实例进行分类；然而，对于某些参数组合，拟合永远不会停止。这是因为算法需要更多时间吗？或者算法是否有可能没有收敛到极值点。

请注意，我没有对我的数据做出任何假设。知道了这一点，SVM 对于任意数据集总是收敛的吗？

Answer 1

它应该始终收敛，除非存在数值问题。

确保您的数据已正确缩放。如果不同的特征具有不同数量级的值，那么这是一个坏主意。您可能希望将所有特征标准化为范围 [-1,+1]，尤其是对于特征超过 100 个的问题。

问：程序一直运行（有输出，即很多点）。我应该怎么办？

理论上 libsvm 保证收敛。因此，这意味着您正在处理病态情况（例如参数太大/太小），因此会出现数值困难。

参考： https: //www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html