《表9 多项式核支持向量机模型识别效果比较》

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核函数为多项式时支持向量机模型识别效果比较如表9所示。多项式核函数可调节的参数主要为伽马值，随着伽马值增加，模型的识别效果逐渐提高。伽马值即多项式阶数，在支持向量机模型中，随着二项式阶数增加，模型分类边界的弯曲程度会逐渐增大，分类效果越好，但是会出现模型过拟合现象，因此将导致模型在测试集中的识别效果远不及在训练集中的识别效果。且随着阶数增加，模型的运行时间也会逐渐增加，五阶多项式时运行时间为30分15秒，模型的时间成本较高。