R中的svm，训练数据集[关闭]

Question

更一般的问题，但由于我使用的是 R -> 标签

我的训练数据集有 15,000 个条目，其中大约 20 个我想用于正数据集 -> 构建 svm。我想将剩余的重采样数据集用作我的负数据集，但我想知道，与负数据集采用相同大小（大约 20）可能会更好，否则它是高度 imbalanced？在 1000 轮重采样后，是否有一种简单的方法来池化 R 中的分类器（基于集合）？ （甚至使用e1071 包）

后续问题：我想在之后为每个预测计算一个分数，是否可以将概率乘以 100？

谢谢

Answer 1

您可以尝试“类权重”方法，在这种方法中，较小的类获得更多的权重，从而花费更多的代价来错误分类正标记类。