SVM 节点专家选项

如果您对支持向量机具有深入了解，那么可以使用专家选项对训练过程进行调整。要访问专家选项，请在“专家”选项卡上将“模式”设置为专家。

追加所有概率（仅对分类目标有效）。如果选中了该选项，那么将指定针对节点所处理的每条记录显示名义或标志目标字段的每个可能值的概率。如果未选中该选项，那么仅为名义或标志目标字段显示预测值的概率。该复选框的设置将决定模型块上的相应复选框的缺省状态。

中止条件。确定何时停止优化算法。值的范围从 1.0E–1 到 1.0E–6；缺省值为 1.0E–3。减小该值会生成更准确的模型，但模型的训练时间也要相应增加。

规则化参数(C)。控制最大化边距和最小化训练错误项之间的平衡。通常情况下，值应当介于 1 和 10（含本数）之间；缺省值为 10。增加该值会提高训练数据的分类准确度（或减少回归错误），但这也可以导致过度拟合。

回归精度 (epsilon)。仅当目标字段的测量级别为连续时才使用。如果错误数小于此处指定的值，那么可以接受错误数。增加该值可能会加快建模速度，但要以准确度为代价。

内核类型。确定用于变换的核函数的类型。核类型不同，计算分隔符的方法也将不同，因此建议尝试使用不同的选项。缺省值为 RBF（径向基函数）。

RBF 伽玛。仅在核类型设置为 RBF 时才启用。通常情况下，值应当介于 3/ k 和 6/ k 之间，其中 k 为输入字段的数量。例如，如果有 12 个输入字段，那么应当尝试使用介于 0.25 和 0.5 之间的值。增加该值会提高训练数据的分类准确度（或减少回归错误），但这也可以导致过度拟合。

伽玛。仅在核类型设置为 多项式或 Sigmoid 时才启用。增加该值会提高训练数据的分类准确度（或减少回归错误），但这也可以导致过度拟合。

偏差。仅在核类型设置为 多项式或 Sigmoid 时才启用。在核函数中设置 coef0 值。大多数情况下可以使用缺省值 0。

度。仅在核类型设置为多项式时才启用。控制映射空间的复杂性（维度）。通常情况下，不使用大于 10 的值。