調整R中的svm參數（線性SVM內核）

Question

tune.svm（）和best.svm（）之間有什么區別。

當我們調整svm內核的參數時，我們不希望總是為我們的模型選擇最佳值。

請原諒，因為我是R和機器學習的新手。

我注意到調整svm時沒有線性內核選項。 是否有可能使用線性內核調整我的svm

Answer 1

來自ETHZ ： best.svm()實際上只是tune.svm(...)$best.model的包裝器。 tune()的幫助頁面將告訴您有關可用選項的更多信息。

請務必查看tune()幫助頁面上的示例。 e1071::svm提供線性，徑向（默認），sigmoid和多項式內核，請參閱help(svm) 。 例如，要使用線性內核，函數調用必須包含參數kernel = 'linear' ：

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

如果您是R的新手，並且想要訓練和交叉驗證SVM模型，您還可以檢查caret包及其提供多種類型內核的 train功能。 該網站上的整個“主題”部分也可能會引起關注。