SVM如何避免过拟合

过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点，这些点严重偏离正常位置。我们知道，决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量，如果支持向量中碰巧存在异常点，那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据，最后的超平面就不是最优的。

如图1所示，深红色线表示我们希望训练得到的最优分类超平面，黑色虚线表示由于过拟合得到的较差的分类面。这是由于蓝色数据中有一个异常点，即图中的那个黑圈蓝点，使得我们的SVM去将就配合它，导致最后得到的分类面（