Questions tagged «e1071»

我有一个包含两个重叠类的数据集，每个类中有七个点，点在二维空间中。在R中，我正在svm从e1071软件包中运行，以为这些类构建单独的超平面。我正在使用以下命令： svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', cost = 50000) 其中x包含我的数据点并y包含其标签。该命令返回一个svm-object，我用它来计算分离超平面的参数（法向矢量）和（截距）。wwwbbb 下图（a）显示了我的点和svm命令返回的超平面（让我们将此超平面称为最佳平面）。带符号O的蓝点表示空间原点，虚线表示边距，带圆圈的是非零ξξ\xi（松弛变量）的点。 图（b）显示了另一个超平面，它是最佳5的平行平移（b_new = b_optimal-5）。不难看出，对于该超平面，目标函数 0.5||w||2+cost∑ξi0.5||w||2+cost∑ξi 0.5||w||^2 + cost \sum \xi_i （通过C分类svm最小化）将具有比图所示的最佳超平面更低的值（一个）。看来此svm功能有问题吗？还是我在某个地方犯了错误？ 以下是本实验中使用的R代码。 library(e1071) get_obj_func_info <- function(w, b, c_par, x, y) { xi <- rep(0, nrow(x)) for (i in 1:nrow(x)) { xi[i] <- 1 - …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

我正在使用SVM来预测糖尿病。我为此使用BRFSS数据集。数据集的维度为并且存在偏斜。s在目标变量中的百分比为而s构成其余的。11 ％89 ％432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 ％11%11\%N89 ％89%89\% 我只使用了数据集中15的136独立变量。减少数据集的原因之一是当NA省略包含s的行时具有更多的训练样本。 15在运行统计方法（例如随机树，逻辑回归）并从结果模型中找出哪些变量很重要之后，才选择这些变量。例如，在运行逻辑回归之后，我们通常p-value对最重要的变量进行排序。 我进行变量选择的方法正确吗？任何建议都非常欢迎。 以下是我的R实现。 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", "X_RFCHOL", "RACE2", "X_SMOKER3", "X_AGE_G", "X_BMI4CAT", "X_INCOMG", "X_RFDRHV3", "X_RFDRHV3", "X_STATE"); target …

10 r  classification  svm  feature-selection  e1071 

我是新来支持向量机的人。 简短说明 R中svm的e1071软件包中的函数提供了多种选项： C分类 nu分类 一类（用于新颖性检测） eps回归 回归 这五种类型之间的直观区别是什么？在哪种情况下应使用哪一个？

9 r  classification  svm  e1071 

我需要一个可以为我提供线性SVM模型方程式的软件包。目前，我正在像这样使用e1071： 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 但是，我不确定如何e1071::svm()选择肯定和否定类，因此我认为这可能会使不同的数据集搞砸。谁能确认该函数如何确定哪个类别为正，哪个类别为负？ 另外，有更好的包装吗？

9 r  svm  e1071