使用 svm.tune e1071 包调整 SVM 参数答案

【问题标题】：Tuning SVM parameters using svm.tune e1071 package使用 svm.tune e1071 包调整 SVM 参数
【发布时间】：2013-01-12 13:05:54
【问题描述】：

我正在尝试使用 E1071 包在 R 中使用支持向量机执行分类。使用以下代码，并指定成本和伽玛参数，我可以成功训练模型。

svm_models <- lapply(training_data,
                function(data)
                {
                  svm(label~., data=data,
                      method="C-classification", kernel="radial",
                      cost=10, gamma=0.1)
                })

但是如果我在上述函数中执行参数调整，如下代码，

svmmodels <- lapply(trainingdata,
                function(data)
                {
                  params <- tune.svm(label~., data=data,
                                    gamma=10^(-6:-2), cost=10^(1:2))
                  svm(label~., data=data,
                      method="C-classification", kernel="radial",
                      cost=params$best.parameter[[2]], gamma=params$best.parameter[[1]])
                })

然后我收到以下错误：

predict.svm(ret, xhold, decision.values = TRUE) 中的错误（来自 #4）：模型为空！

此问题的可能原因是什么？

谢谢。

【问题讨论】：

标签： r svm libsvm

【解决方案1】：

根据?tune，应该是best.parameters，而不是best.parameter。尝试在代码中两个实例的末尾添加“s”，看看它是否有效。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果没有用于测试的数据（甚至是对数据的描述），很难说很确定。但是，可以说您在tune.svm 之后调用svm 与e1071::tune 帮助页面中的示例不符。此外，“成本”和“价格”参数应该作为列表元素给出的形式参数是“范围”。您不需要在输出上运行 svm。

【讨论】：