Параметры настройки svm в R (линейное ядро ​​SVM)

Question

В чем разница между tune.svm() и best.svm().

Когда мы настраиваем параметры ядра svm, мы не ожидаем, что всегда будем выбирать наилучшие значения для нашей модели.

Прощение, поскольку я новичок в R и изучении машины.

Я заметил, что в настройке svm не было опции линейного ядра. Есть ли возможность настраивает мой SVM с использованием линейного ядра

Answer 1

От ETHZ: best.svm() действительно просто обертка для tune.svm(...)$best.model. Страница помощи для tune() расскажет вам больше о доступных вариантах.

Обязательно ознакомьтесь с примерами на странице помощи для tune(). e1071::svm предлагает линейные, радиальные (по умолчанию), сигмовидные и полиномиальные ядра, см. help(svm). Например, чтобы использовать линейное ядро ​​вызов функции должен включать аргумент kernel = 'linear':

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

Если вы новичок в R, и хотел бы тренировать и модели кросс Validate SVM вы также можете проверить caret пакет и его train Функция, которая предлагает несколько types of kernels. Весь раздел «тем» на этом сайте может также представлять интерес.