Параметр C в SVM — это параметр регуляризации, который контролирует соотношение между гладкой границей и корректной классификацией рассматриваемых точек. 4

Он помогает сбалансировать ошибку обучения и ширину границы, определяя штраф за неправильно классифицированные точки данных в процессе обучения. 3

Низкое значение C делает поверхность принятия решения гладкой, допуская больше ошибок в обучающих данных. 23 Высокое значение C делает акцент на минимизации ошибки обучения, потенциально приводя к более узкой границе. 3

Выбор оптимального значения C зависит от конкретной задачи, набора данных и желаемого компромисса между ошибкой обучения и шириной границы. 3

Чтобы получить эффективную комбинацию параметров и избежать переобучения, нужно провести кросс-валидацию. 4