在 R 中调整 svm 参数（线性 SVM 内核）

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 R 中调整 svm 参数（线性 SVM 内核）

【英文标题】：tuning svm parameters in R (linear SVM kernel)

【发布时间】：2014-11-28 18:31:33

【问题描述】：

tune.svm() 和 best.svm() 有什么区别。

当我们调整 svm 内核的参数时，我们不应该总是为我们的模型选择最佳值吗？

请原谅我是 R 和机器学习的新手。

我注意到在调整 svm 时没有线性内核选项。是否有可能使用线性内核调整我的 svm

【参考方案1】：

来自ETHZ：best.svm() 实际上只是tune.svm(...)$best.model 的包装。这 tune() 的帮助页面会告诉你更多关于可用选项的信息。

请务必查看tune() 帮助页面上的示例。 e1071::svm 提供线性、径向（默认）、sigmoid 和多项式内核，请参阅 help(svm)。例如，要使用线性内核，函数调用必须包含参数kernel = 'linear'：

data(iris)
obj <- tune.svm(Species~., data = iris, 
                cost = 2^(2:8), 
                kernel = "linear") 

如果您是 R 新手并且想训练和交叉验证 SVM 模型，您还可以查看caret 包及其提供多个types of kernels 的train 函数。该网站上的整个“主题”部分也可能很有趣。

【讨论】：

我检查了，没有选择内核的参数。它给我抛出了一个错误

哪个函数抛出了错误？如上例所示，内核选择在tune.svm 中起作用。

认为这是一个错字。非常感谢它现在工作正常。