SVM（SVC）训练详细中的obj和rho是什么

Question

我在 SVC 中训练了一个分类模型，我想可视化训练过程，因此详细设置为 True。这是我得到的结果：

optimazation finished,#iter = 200
obj = -315.082675, rho = 3.537407
nSV = 232, nBSV = 199

iter 表示收敛所需的迭代。在这种情况下，obj 和 rho 是什么意思？

Answer 1

scikit-learn 的 SVC implementation is based on libsvm. You are trying to solve the ν-Support Vector Classification problem which is defined here 如下二次程序（原始问题）：

其中对应的对偶问题是

最优超平面软间隔变体的ν-SVC使用ν-参数化。标准正则化参数 C 被参数 ν ∈ [0, 1] 替换，它是示例数量的下限和上限是支持向量，分别位于超平面的错误一侧，如前所述 here.

变量 ρ 也被优化了。请注意，对于 ξ = 0，两个类由边距 2ρ/||w|| 分隔。这里rho指的是收敛时的最优ρ值。而obj是objective函数（最小化）收敛时的最优值。

SVM（SVC）训练详细中的obj和rho是什么

what is obj and rho in SVM(SVC) training verbose

python

machine-learning

svm

scikit-learn