來自R包kernlab的gausspr函數掛在線性內核上

Question

我正在試驗高斯過程模型，尤其是在kernlab R軟件包中的實現。 我發現，使用線性核切除后，模型擬合會掛起。 分析表明它正忙於通過運算符“％*％”進行矩陣乘法。 下面是一個可重現的示例：

data(iris)
#this doesn't hang
test <- kernlab::gausspr(Species~.,data=iris,type="classification",kernel="rbfdot")
#this hangs with message "Setting default kernel parameters"
test <- kernlab::gausspr(Species~.,data=iris,type="classification",kernel="vanilladot")
#this also hangs
test <- kernlab::gausspr(Species~.,data=iris,type="classification",kernel="polydot", kpar=list(degree=1))
#this doesn't hang
test <- kernlab::gausspr(Species~.,data=iris,type="classification",kernel="polydot", kpar=list(degree=2))

知道這里發生了什么嗎？ 非常感謝！

Answer 1

您需要為每種內核類型指定不同的調整超參數kpar 。 默認選項是kpar = list（sigma = 0.1） ，僅適用於高斯內核。

每個內核kpar的超參數列表如下：

• 徑向基礎內核函數“ rbfdot ”和拉普拉斯內核“ laplacedot ”的sigma逆內核寬度。

• 多項式內核“ polydot ”的degree, scale, offset 位數 degree, scale, offset 。

• scale, offset雙曲線正切核函數“ tanhdot ”的scale, offset 。

• 貝塞爾內核“ besseldot ”的sigma, order, degree 。

• sigma, degree方差分析內核“ anovadot ”的度數 。

如果您想更好地理解原因，請在第9頁的pdf中檢查內核功能。

但是，對於簡單的LINEAR內核而言，事情有些棘手，即kernel = vanilladot 。 沒有要指定的超參數。 我嘗試了kpar = NA，但是沒有用。 我想出了一種使用多項式進行特殊調整來獲得LINEAR內核結果的方法：

test <- kernlab::gausspr(Species~.,data=iris,type="classification",
                     kernel="polydot", kpar=list(degree =1, scale =1, offset =0))