机器学习的权重如何最优？

请问高手。机器学习的权重如何最优？



问题简单化。两类问题，class A and class B
模型是SVM。
假设class A的权重为 w_A
class B的权重为 w_B
如何找到最优的权重配 （w_A, w_B）

为什么当w_A=1 w_B=1, 时
与w_A =100, w_B=100时
机器模型的性能不同？

而
为什么当w_A=1 w_B=0.5, 时
与w_A =100, w_B=50时
机器模型的性能也不同？

如何将求解最优的两个数（w_A, w_B），转化为求解一元函数的最优问题？

microsat 发表于 2023-5-11 18:31
问题就是
如何寻找到最优的class_weights?

个人感觉class weight 在大数据量时影响不是很大，关键要找到比较平衡的训练数据（feature集）

Eigenenergy 发表于 2023-5-10 16:33
不是高手，但是没看懂问题，是指用SVM分类class A和class B吗？如果是这样，fitting parameter应该是放在fe ...

问题就是
如何寻找到最优的class_weights?

不是高手，但是没看懂问题，是指用SVM分类class A和class B吗？如果是这样，fitting parameter应该是放在feature上吧。最终形成y=wx+b的hyperplane，根据新数据的feature，计算y并用y的值分类。还是说对FP rate和FN rate不满意，通过加class_weight去提高具体分某一类的准确度？

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