Я использую LibSVM для классификации некоторых документов. Документы, кажется, немного сложно классифицировать, как показывают окончательные результаты. Тем не менее, я заметил кое-что во время тренировки моих моделей. и это: если мой тренировочный набор, например, 1000, то около 800 из них выбираются в качестве векторов поддержки. Я искал везде, чтобы найти, хорошо это или плохо. Я имею в виду, есть ли связь между количеством векторов поддержки и производительностью классификаторов? Я прочитал этот постпредыдущий пост, Однако я выполняю выбор параметров, а также уверен, что все атрибуты в векторах объектов упорядочены. Мне просто нужно знать отношение. Благодарю. p.s: я использую линейное ядро.