《表1 MTL-IC-SVM+中的核类型选择》

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《多任务学习的不平衡SVM+算法》

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正如前文所述，MTL-IC-SVM+算法中的决策函数和修正函数中的核函数是独立的，两者可以相同也可以不同。实验中分别在两者中使用线性核和高斯核exp（-σ‖x-y‖2），共有四种核类型组合，用M1、M2、M3和M4表示，如表1所示。高斯核的核参数σ1和σ2均在实验设定的范围内寻优获得。为了找到适用于MTL-IC-SVM+的核类型，实验中分别将表1所示的四种核类型组合在Heart、Pima、Hepatitis和Liver集运行，结果如表2所示。