คำถามติดแท็ก e1071

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีสองคลาสที่ทับซ้อนกันเจ็ดจุดในแต่ละชั้นคะแนนอยู่ในพื้นที่สองมิติ ใน R และฉันกำลังเรียกใช้svmจากe1071แพคเกจเพื่อสร้างการแยกไฮเปอร์เพลนสำหรับคลาสเหล่านี้ ฉันใช้คำสั่งต่อไปนี้: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) ที่xมีจุดข้อมูลของฉันและyมีป้ายกำกับของพวกเขา คำสั่งส่งกลับ svm-object ซึ่งฉันใช้ในการคำนวณพารามิเตอร์ (เวกเตอร์ปกติ) และ (สกัดกั้น) ของการแยกไฮเปอร์เพลนขwwwbbb รูปที่ (a) ด้านล่างแสดงคะแนนของฉันและไฮเปอร์เพลนที่ส่งคืนโดยsvmคำสั่ง จุดสีน้ำเงินที่มีสัญลักษณ์ O แสดงที่มาของพื้นที่เส้นประแสดงขอบระยะทางวงกลมคือจุดที่ไม่เป็นศูนย์ (ตัวแปรสแลค)ξξ\xi รูปที่ (b) แสดงไฮเปอร์เพลนอีกอันหนึ่งซึ่งเป็นการแปลแบบขนานที่ดีที่สุดด้วย 5 (b_new = b_optimal - 5) ไม่ยากที่จะเห็นว่าสำหรับไฮเปอร์เพลนนี้ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (ซึ่งถูกย่อโดยการจำแนกประเภท C-svm) จะมีค่าต่ำกว่าไฮเปอร์เพลนที่ดีที่สุดที่แสดงในรูป ( ก) ดังนั้นดูเหมือนว่าจะมีปัญหากับฟังก์ชั่นนี้หรือไม่? …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

ฉันใช้ SVM เพื่อทำนายโรคเบาหวาน ฉันใช้ชุดข้อมูลBRFSSเพื่อจุดประสงค์นี้ ชุดข้อมูลมีขนาดและเบ้ ร้อยละของในตัวแปรเป้าหมายคือขณะที่s เป็นการส่วนที่เหลืออีก\%432607 × 136432607×136432607 \times 136Y89 %11 %11%11\%N89 %89%89\% ฉันกำลังใช้เพียง15ออกจาก136ตัวแปรอิสระจากชุดข้อมูล หนึ่งในเหตุผลในการลดชุดข้อมูลคือต้องมีตัวอย่างการฝึกอบรมเพิ่มเติมเมื่อNAละเว้นแถวที่มีs 15ตัวแปรเหล่านี้ถูกเลือกหลังจากใช้วิธีการทางสถิติเช่นต้นไม้สุ่มการถดถอยโลจิสติกส์และการค้นหาว่าตัวแปรใดมีความสำคัญจากตัวแบบผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่นหลังจากรันการถดถอยโลจิสติกเราใช้p-valueในการสั่งซื้อตัวแปรที่สำคัญที่สุด วิธีการเลือกตัวแปรของฉันถูกต้องหรือไม่ ข้อเสนอแนะใด ๆ ที่จะยินดีอย่างมาก ต่อไปนี้คือRการดำเนินการของฉัน library(e1071) # Support Vector Machines #-------------------------------------------------------------------- # read brfss file (huge 135 MB file) #-------------------------------------------------------------------- y <- read.csv("http://www.hofroe.net/stat579/brfss%2009/brfss-2009-clean.csv") indicator <- c("DIABETE2", "GENHLTH", "PERSDOC2", "SEX", "FLUSHOT3", "PNEUVAC3", "X_RFHYPE5", …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

ฉันใหม่เพื่อรองรับเครื่องเวกเตอร์ คำอธิบายสั้น ๆ svmฟังก์ชั่นจากe1071แพคเกจใน R มีตัวเลือกต่างๆ: C-การจัดหมวดหมู่ nu-การจัดหมวดหมู่ การจำแนกประเภทหนึ่ง (สำหรับการตรวจจับสิ่งแปลกใหม่) eps-ถดถอย nu-ถดถอย อะไรคือความแตกต่างในการหยั่งรู้ระหว่างห้าประเภท? ควรใช้อันไหนในสถานการณ์ใด

9 r  classification  svm  e1071 

ฉันต้องการแพคเกจที่สามารถให้สมการสำหรับโมเดล SVM เชิงเส้นได้ ขณะนี้ฉันใช้e1071เช่นนั้น: library(e1071) m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale) w = t(m$coefs) %*% data[m$index,] #Weight vector b = -model$rho #Offset อย่างไรก็ตามฉันไม่แน่ใจว่าe1071::svm()จะเลือกคลาสบวกและลบได้อย่างไรดังนั้นฉันคิดว่านี่อาจทำให้ชุดข้อมูลแตกต่างกัน ทุกคนสามารถยืนยันได้ว่าฟังก์ชั่นนี้ตัดสินใจว่าคลาสใดเป็นบวก นอกจากนี้ยังมีแพ็คเกจที่ดีกว่าสำหรับสิ่งนี้หรือไม่?

9 r  svm  e1071