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实体 $\varepsilon$-SVR

$\varepsilon$-SVR

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  1. RESEARCH · CL_15442 ·

    为具有 MAPE 损失的 epsilon-SVR 开发了新的 SMO 算法

    研究人员为 $\varepsilon$-SVR 开发了一种新的顺序最小优化 (SMO) 算法，该算法将平均绝对百分比误差 (MAPE) 直接纳入损失函数。这种新颖的方法通过引入样本相关的盒约束来修改标准的 $\varepsilon$-SVR，这会影响可行集和裁剪边界。该算法的一个实现可在开源的 "psvr" R 包中使用。