R 中的 SVM (e1071)：赋予最近的数据更高的影响力（支持向量机的权重？）答案

【问题标题】：SVM in R (e1071): Give more recent data higher influence (weights for support vector machine?)R 中的 SVM (e1071)：赋予最近的数据更高的影响力（支持向量机的权重？）
【发布时间】：2018-09-04 22:38:14
【问题描述】：

我正在使用R 中的e1071 包中的支持向量机。这是我第一个使用 SVM 的项目。

我有一个数据集，其中包含约 1,000 名客户在 1 年内的订单历史记录，我想预测客户的购买情况。对于每一位客户，我都知道某件商品（大约 50 件）是否在某周（52 周，也就是 1 年）内被购买。

我的目标是预测每个客户下个月的购买情况。

我认为 1 个月前的购买比 10 个月前的购买对我的预测更有意义。

我现在的问题是如何让最近的数据产生更大的影响？ svm 函数中有一个“权重”选项，但我不知道如何使用它。

谁能给我一个提示？将不胜感激！

这是我的代码

      # Fit model using Support Vecctor Machines
      # install.packages("e1071")
      library(e1071)

      response <- train[,5];  # purchases
      formula <- response ~ .;

      tuned.svm <- tune.svm(train, response, probability=TRUE,
                  gamma=10^(-6:-3), cost=10^(1:2));   
      gamma.k <- tuned.svm$best.parameter[[1]];
      cost.k <- tuned.svm$best.parameter[[2]];
      svm.model <- svm(formula, data = train, 
                   type='eps-regression', probability=TRUE, 
                   gamma=gamma.k, cost=cost.k);
      svm.pred <- predict(svm.model, test, probability=TRUE);

旁注：我正在为每一位客户拟合模型。另外，由于我对客户 i 在第 k 周购买商品 j 的概率感兴趣，因此我将

probability=TRUE

click here to see a sccreenshot of my data

【问题讨论】：

您能否提供更多有关您的数据集的详细信息，或许可以举一个前十行的示例？
@rwp 我在最初的帖子中添加了一个屏幕截图。

标签： r svm

【解决方案1】：

R SVM 模型中的权重选项更倾向于分配权重以解决不平衡类的问题。它的 class.Weights 参数，用于在有偏差的数据集中将权重分配给不同的类 1/0。

要回答您的问题：要在 SVM 模型中为最近的数据赋予更多权重，在观察级别没有 ibuild 权重功能的一个简单技巧是重复最近的列（即为最近的数据创建重复的行）因此间接赋予它们更高的权重

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个包：https://CRAN.R-project.org/package=WeightSVM

它使用'libsvm' 的修改版本并且能够处理实例权重。您可以为最近的数据分配更高的权重。

例如。你有模拟数据 (x,y)

x <- seq(0.1, 5, by = 0.05)
y <- log(x) + rnorm(x, sd = 0.2)

这是一个未加权的 SVM：

model1 <- wsvm(x, y, weight = rep(1,99))

Blue dots is the unweighted SVM and do not fit the first instance well. We want to put more weights on the first several instances.

所以我们可以使用加权 SVM：

model2 <- wsvm(x, y, weight = seq(99,1,length.out = 99))

Green dots is the weighted SVM and fit the first instance better.

【讨论】：