我想使用包 {e1071} 训练 svm 分类器。我意识到 class.weight 是我想要调整的参数之一。例如。我想测试两个类权重 c(25, 50) 与 c(20, 55) 我想知道内置调整函数是否可以完成这项工作，如果可以，如何完成？
这是我的训练数据:
training.data =
height0 height1 height2 weight0 weight1 gender class
1 0 1 0 1 0 1 1
2 0 1 0 0 1 0 1
3 0 1 0 0 0 1 1
4 1 0 0 1 0 0 1
5 0 1 0 0 1 0 2
6 0 1 0 0 1 0 2
响应变量“class”中有 2 个级别
training.data$class =
[1] 1 1 1 1 2 2
Levels: 1 2
我想使用这样的函数，
param.obj <- tune(svm, class ~., data = training.data,
ranges = list("1" = c(25, 20), "2" = c(50,55) ),
tunecontrol = tune.control(sampling = "cross", cross = 5) )
但我认为这不是正确的方法，因为如果我将“2”更改为“3”，它仍然有效。
param.obj <- tune(svm, class ~., data = training.data,
ranges = list("1" = c(25, 20), "3" = c(50,55) ),
tunecontrol = tune.control(sampling = "cross", cross = 5) )
不会给我错误。我用谷歌搜索但似乎找不到正确的方法...任何帮助表示感谢!
最佳答案
ranges 列表是一个命名参数列表，您要调整的参数是 class.weights。我相信你的音域线会是这样的:
ranges=list (class.weights=list(c("1"=25, "2"=20), c("1"=50, "2"=55))
关于R:调整 SVM 参数 - {e1071} 包中的 class.weights，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29638117/