如何在 R 中为单调（非递减）函数实现 SVM？

【问题标题】：How do I implement a SVM for a monotonic (non-decreasing) function in R?如何在 R 中为单调（非递减）函数实现 SVM？
【发布时间】：2020-12-20 03:43:24
【问题描述】：

我有一个简单的回归方程，类似于

svm_cv<-tune( svm,
              count~day_index, 
              kernel="radial", 
              scale=TRUE,
              data=bdata,
              ranges=list(cost=2^(-8:8),
                          gamma=2^(-8:8))
)

现在count 的值永远不会随着day_index 的增加而减少，当我绘制从模型svm_cv$best.model 做出的预测时，我可以看到这是不正确的

如何在 R 中应用此限制？

【问题讨论】：

标签： r machine-learning data-science svm

【解决方案1】：

对于任何有相同要求的人：reddit 用户 puzzler10 已将我指向 isoreg 库，它似乎已经完成了我需要的操作

https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/isoreg.html

【讨论】：

这不是 SVM 吗？不过，您也可以在 isotonic 上搜索 rseek.org 并选择包。这对我来说产生了 18 个包，其中大部分可能很有趣。