我支持向量回归逆正则化参数$C$可以从区间中选择$[0,\infty)$. 其中$C=0$意味着我们正在大力规范化和$C\to \infty$没有正则化。

参数$\varepsilon$也是从区间$[0,\infty)$. 其中$\varepsilon=0$强制回归惩罚不完全在回归线上的每个点。然而$\varepsilon > 0$允许围绕回归的无差异边际，其中偏差不会被视为错误。

此外，还有松弛变量$\xi\geq 0$和$\hat{\xi}\geq 0$. 如果一个点在无差异边际内，则它们为零。如果一个数据点位于无差异边际之上和之外，我们将有$\xi>0$如果一个数据点位于无差异边际之下和之外，我们将有$\hat{\xi}<0$.

我认为您在谈论时是指径向基函数的形式参数$\gamma$. 如果我们有

$$\varphi(\boldsymbol{x}_i,\boldsymbol{x}_j|\gamma)=\exp\left[-\gamma||\boldsymbol{x}_i-\boldsymbol{x}_j||^2\right]$$

然后前面的减号）。对于，我们使内核更平坦为。如果我们将得到一个非常峰值的内核。当时为 1，其他地方几乎为零。$\gamma \in (0,\infty)$$\gamma$$\gamma \to 0$$\varphi \approx 1$$\gamma \to \infty$$\boldsymbol{x}_i\approx \boldsymbol{x}_i$

您还应该查看实现这些参数的文档。可能会发生这些参数没有像您想象的那样实现（请参阅有关的注释）。$\gamma$