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下列有关SVM说法不正确的是（）

[单选题]

下列有关SVM说法不正确的是（）

SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险

SVM使用核函数的过程实质是进行特征转换的过程

SVM对线性不可分的数据有较好的分类性能

SVM的支持向量是少数的几个数据点向量

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Fansv587

选项A 支持向量机（SVM）虽然使用核函数可以将低维空间中的线性不可分问题转化为高维空间中的线性可分问题，但这并不意味着它没有过拟合的风险。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的现象。当SVM模型过于复杂，例如选择了不合适的核函数、核参数设置不当或者正则化参数设置不合理时，模型可能会对训练数据过度拟合，导致在测试数据上的泛化能力下降。所以选项A说法不正确。
选项B SVM使用核函数的过程确实是进行特征转换的过程。在处理线性不可分的数据时，直接在原始输入空间中可能无法找到一个合适的超平面来进行分类。通过核函数，可以将原始输入空间中的数据映射到一个更高维的特征空间中，在这个高维空间中数据可能变得线性可分，从而可以找到一个最优的超平面进行分类。例如，常用的高斯核函数（RBF核）可以将数据从低维空间映射到无穷维空间。因此，选项B说法正确。

选项C 对于线性不可分的数据，SVM通过引入核函数将数据映射到高维空间，使得原本在低维空间中线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，从而可以找到一个最优的超平面进行分类。这种方法使得SVM在处理线性不可分的数据时具有较好的分类性能，能够有效地解决许多实际问题。所以选项C说法正确。

选项D SVM的支持向量是指那些在确定最优分类超平面时起关键作用的数据点向量。在求解SVM的最优超平面时，只有少数几个数据点（即支持向量）决定了超平面的位置和方向，其他大部分数据点对超平面的确定没有影响。因此，支持向量是少数的几个数据点向量，选项D说法正确。
综上，答案是A。

发表于 2025-02-16 16:21:29 回复(0)

欧巴禾

C，正是因为有了核函数，才更有可能出现过拟合

发表于 2019-02-20 21:48:20 回复(0)

wmy阳

发表于 2017-03-20 00:51:20 回复(0)

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机器学习

上传者：牛100

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