项目场景：机器学习SVC进行训练

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问题描述

利用LinearSVC进行训练时，报错：
ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations
代码如下：

clf = LinearSVC(C=10)
calibrated_clf = CalibratedClassifierCV(base_estimator=clf, cv=3)
calibrated_clf.fit(scaler_all_trainX, all_trainy)
proba = calibrated_clf.predict_proba(scaler_all_testX)
proba

原因分析及方案：

有如下几种可能：
一、已经收敛

求解线性 SVM 只是求解二次优化问题。求解器通常是一种迭代算法，它保持对解决方案的运行估计（即，SVM 的权重和偏差）。当解决方案对应于该凸优化问题的最佳目标值时，它会停止运行。

二、还未收敛

规范化数据。利用sklearn中的StandScaler函数规范化特征，这不仅可能可以使得结果更好，更可能可以加快训练速度。但需要注意的是，若有离散数据，需要确保它们被正确转换
确保C等其他参数设置正确，可以调用Optimize等包来调整参数。
如果特征数大于样本数，则需要设置dual=True
设置max_iter为更大的值，默认为1000。

结果：

使用几种方法后并没有解决该问题，仅以此记录，以后说不定能用上。

附：尽管最后结果可能看起来还不错，但不应该忽视该问题，因为这意味着LinearSVC在达到收敛之前已经停止了迭代，

参考连接

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ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations解决办法
训练时出现了这个警告 warnings.warn(ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of it ...
ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations. ConvergenceW
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【机器学习】`ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations`问题记录

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