问一个关于支持向量机libsvm的问题，求帮忙！！！！
optimizationfinished,#iter=480nu=0.909091obj=-108.333321,rho=-0.166667nSV=220,nBSV=10...
optimization finished, #iter = 480
nu = 0.909091
obj = -108.333321, rho = -0.166667
nSV = 220, nBSV = 100
Total nSV = 220
Accuracy = 100% (220/220) (classification)
上面这些数据分别代表什么意思？？？？？ 展开
nu = 0.909091
obj = -108.333321, rho = -0.166667
nSV = 220, nBSV = 100
Total nSV = 220
Accuracy = 100% (220/220) (classification)
上面这些数据分别代表什么意思？？？？？ 展开
2个回答
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optimization finished, #iter = 480 迭代次数
nu = 0.909091 SVC,one-class-SVM,SVR参数
obj = -108.333321 二次规划的最小值
rho = -0.166667 决策函数常数项
nSV = 220 支持向量数
nBSV = 100 边界上支持向量数
Total nSV = 220 支持向量总数
Accuracy = 100% (220/220) (classification) 分类精度
nu = 0.909091 SVC,one-class-SVM,SVR参数
obj = -108.333321 二次规划的最小值
rho = -0.166667 决策函数常数项
nSV = 220 支持向量数
nBSV = 100 边界上支持向量数
Total nSV = 220 支持向量总数
Accuracy = 100% (220/220) (classification) 分类精度
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你这个模型不行，支持向量太多了，达到100%，模型不能泛化，预测能力太差
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