在 R 中调整 svm 参数（线性 SVM 内核）答案

【问题标题】：tuning svm parameters in R (linear SVM kernel)在 R 中调整 svm 参数（线性 SVM 内核）
【发布时间】：2014-11-28 18:31:33
【问题描述】：

tune.svm() 和 best.svm() 有什么区别。

当我们调整 svm 内核的参数时，我们不应该总是为我们的模型选择最佳值吗？

请原谅我是 R 和机器学习的新手。

我注意到在调整 svm 时没有线性内核选项。是否有可能使用线性内核调整我的 svm

【问题讨论】：

【解决方案1】：

来自ETHZ：best.svm() 实际上只是tune.svm(...)$best.model 的包装。这 tune() 的帮助页面会告诉你更多关于可用选项的信息。

请务必查看tune() 帮助页面上的示例。 e1071::svm 提供线性、径向（默认）、sigmoid 和多项式内核，请参阅 help(svm)。例如，要使用线性内核，函数调用必须包含参数kernel = 'linear'：

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

如果您是 R 新手并且想训练和交叉验证 SVM 模型，您还可以查看caret 包及其提供多个types of kernels 的train 函数。该网站上的整个“主题”部分也可能很有趣。

【讨论】：