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Ao treinar um modelo de Support Vector Regression (SVR) com um Kernel RBF (Radial Basis...
Ao treinar um modelo de Support Vector Regression (SVR) com um Kernel RBF (Radial Basis Function), um cientista de dados percebe que o modelo apresenta overfitting. Para reduzir a complexidade do modelo e melhorar a generalização, os seguintes ajustes são recomendados, respectivamente, nos parâmetros C (regularização), épsilon e gamma:
A
Aumentar o C, diminuir o épsilon e aumentar o gamma.
B
Diminuir o C, diminuir o épsilon e aumentar o gamma.
C
Diminuir o C, aumentar o épsilon e diminuir o gamma.
D
Aumentar o C, diminuir o épsilon e manter o gamma fixo.
E
Aumentar o C e manter o épsilon e o gamma fixos.