我想使用{e1071}包训练一个SVM分类器。我意识到class.weight是我想要调整的参数之一。例如，我想测试两种类别权重c(25, 50)与c(20, 55)。我想知道内置的tune函数是否能完成这项工作，如果可以，如何操作？

这是我的训练数据：

training.data  =   height0 height1 height2 weight0 weight1 gender class1     0      1       0       1       0      1       12     0      1       0       0       1      0       13     0      1       0       0       0      1       14     1      0       0       1       0      0       15     0      1       0       0       1      0       26     0      1       0       0       1      0       2

响应变量’class’有两个层次

training.data$class = [1] 1 1 1 1 2 2Levels: 1 2

我想使用类似这样的函数，

param.obj <- tune(svm, class ~., data = training.data,     ranges = list("1" = c(25, 20), "2" = c(50,55) ),    tunecontrol = tune.control(sampling = "cross", cross = 5) )

但我认为这不是正确的方法，因为如果我将”2″改为”3″，它仍然有效。

param.obj <- tune(svm, class ~., data = training.data,     ranges = list("1" = c(25, 20), "3" = c(50,55) ),    tunecontrol = tune.control(sampling = "cross", cross = 5) )

这不会给我报错。我在网上搜索了一番，但似乎找不到正确的方法…任何帮助都将不胜感激！

回答：

ranges列表是一个命名参数列表，你想要调整的参数是class.weights。我认为你的tune函数中的ranges行应该是这样的：

ranges=list (class.weights=list(c("1"=25, "2"=20), c("1"=50, "2"=55))