inner cone distance的意思|示意

美 / ˈinə kəun ˈdistəns / 英 / ˈɪnɚ kon ˈdɪstəns /

内锥角；内锥距

Inner Cone Distance是一种用于评估分类器性能的指标。它用于测量分类器在决策边界附近分类错误的程度。这个概念源于支持向量机（SVM）算法，但它也被广泛使用于其他机器学习算法中。

Inner Cone Distance在SVM中通常被称为“margin”（间隔），用来确定决策边界和数据点之间的距离。在二分类问题中，Inner Cone Distance被定义为分类器将数据点归类到决策边界附近时的距离。对于每个数据点来说，内部锥形距离都被定义为该点到最近的边界的距离。

在实际应用中，内部锥形距离常常用于优化模型的超参数，例如惩罚因子或正则化参数。较小的内部锥形距离表示分类器更倾向于在决策边界附近少犯错误。模型的调整可以通过内部锥形距离来实现更好的分类器性能。

总之，Inner Cone Distance是一个重要的指标，在评估分类器性能和优化模型时非常有用。