【摘 要】
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对支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的自由参数进行调整是提高SVR模型推广能力的重要途径,通常通过最小化模型的推广误差估计来实现。交叉验证(CrossValidation,
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院,国防科学技术大学信息系统与管理学院
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对支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的自由参数进行调整是提高SVR模型推广能力的重要途径,通常通过最小化模型的推广误差估计来实现。交叉验证(CrossValidation,CV)误差是推广误差的一种近似无偏估计,基于CV误差的参数调整大多采用网格搜索法,计算比较费时,需要寻找高效的参数调整算法。通过对径向基核函数SVR的CV误差随参数变化趋势的分析,提出一种启发式搜索算法。该算法采用阶梯式搜索以找出近似最优解,然后用局部算法求取更精确的解。基准数据集上的实验表明所提算法的有效性和高效性。
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