Estoy usando LibSVM para clasificar algunos documentos. Los documentos parecen ser un poco difíciles de clasificar como muestran los resultados finales. Sin embargo, he notado algo mientras entrenaba a mis modelos. y eso es: si mi conjunto de entrenamiento es, por ejemplo, 1000, alrededor de 800 de ellos se seleccionan como vectores de soporte. He buscado en todas partes para saber si esto es bueno o malo. Quiero decir, ¿hay una relación entre el número de vectores de soporte y el rendimiento de los clasificadores? He leído esta publicaciónPublicación anterio. Sin embargo, estoy realizando una selección de parámetros y también estoy seguro de que todos los atributos en los vectores de características están ordenados. Solo necesito saber la relación. Gracias. p.s: yo uso un núcleo lineal.