使用插入符號在R中進行交叉驗證的SVM

Question

有人告訴我使用插入包來執行支持向量機回歸，對我擁有的數據集進行10倍交叉驗證。 我正在針對151個變量繪制我的響應變量。 我做了以下事情： -

> ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 10)
> set.seed(1500)
> mod <- train(RT..seconds.~., data=cadets, method = "svmLinear", trControl = ctrl)

我得到了

C    RMSE  Rsquared  RMSE SD  Rsquared SD
  0.2  50    0.8       20       0.1        
  0.5  60    0.7       20       0.2        
  1    60    0.7       20       0.2   

但我希望能夠看一下我的折疊，並且對於每個折疊，預測值與實際值的接近程度。 我怎么去看這個？

此外，它說： -

RMSE was used to select the optimal model using  the smallest value.
The final value used for the model was C = 0.

我只是想知道這意味着什么以及C在上表中代表什么？

RT (seconds)    76_TI2  114_DECC    120_Lop 212_PCD 236_X3Av
38  4.086   1.2 2.322   0   0.195
40  2.732   0.815   1.837   1.113   0.13
41  4.049   1.153   2.117   2.354   0.094
41  4.049   1.153   2.117   3.838   0.117
42  4.56    1.224   2.128   2.38    0.246
42  2.96    0.909   1.686   0.972   0.138
42  3.237   0.96    1.922   1.202   0.143
44  2.989   0.8 1.761   2.034   0.11
44  1.993   0.5 1.5 0   0.102
44  2.957   0.8 1.761   0.988   0.141
44  2.597   0.889   1.888   1.916   0.114
44  2.428   0.691   1.436   1.848   0.089

這是我的數據集的snipet。 我正在嘗試對151個變量進行RT秒。

謝謝

Answer 1

您必須通過trainControl對象中的“savePred”選項保存CV預測。 我不確定你的“學員”數據來自哪個包，但這里有一個使用虹膜的簡單示例：

> library(caret)
> ctrl <- trainControl(method = "cv", savePred=T, classProb=T)
> mod <- train(Species~., data=iris, method = "svmLinear", trControl = ctrl)
> head(mod$pred)
        pred        obs      setosa  versicolor   virginica rowIndex   .C Resample
1     setosa     setosa 0.982533940 0.009013592 0.008452468       11 0.25   Fold01
2     setosa     setosa 0.955755054 0.032289120 0.011955826       35 0.25   Fold01
3     setosa     setosa 0.941292675 0.044903583 0.013803742       46 0.25   Fold01
4     setosa     setosa 0.983559919 0.008310323 0.008129757       49 0.25   Fold01
5     setosa     setosa 0.972285699 0.018109218 0.009605083       50 0.25   Fold01
6 versicolor versicolor 0.007223973 0.971168170 0.021607858       59 0.25   Fold01

編輯：“C”是SVM的調整參數之一。 有關更多詳細信息，請查看kernlab包中ksvm函數的幫助。

EDIT2：瑣碎的回歸示例

> library(caret)
> ctrl <- trainControl(method = "cv", savePred=T)
> mod <- train(Sepal.Length~., data=iris, method = "svmLinear", trControl = ctrl)
> head(mod$pred)
      pred obs rowIndex   .C Resample
1 4.756119 4.8       13 0.25   Fold01
2 4.910948 4.8       31 0.25   Fold01
3 5.094275 4.9       38 0.25   Fold01
4 4.728503 4.8       46 0.25   Fold01
5 5.192965 5.3       49 0.25   Fold01
6 5.969479 5.9       62 0.25   Fold01