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【24h】

Evaluation of Performance Measures for SVR Hyperparameter Selection

机译:SVR超参数选择的性能评估

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摘要

To obtain accurate modeling results, it is of primal importance to find optimal values for the hyperparameters in the Support Vector Regression (SVR) model. In general, we search for those parameters that minimize an estimate of the generalization error.
机译:为了获得准确的建模结果,最重要的是在支持向量回归(SVR)模型中找到超参数的最佳值。通常,我们搜索那些使泛化误差估计最小的参数。

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