如何为SVM回归选择最佳参数？
Burry Xie
我知道，tune()在包e1071是选择的SVM regression.But我的最优参数有用只是不知道该如何选择合适的范围为参数的喜欢gamma，cost和epsilon？
x<-tune.svm(rg~.,data=train,kernel="radial",
gamma = c(0.01,0.03,0.1,0.3,1.3,10,30),cost=2^(2:9),epsilon =c(0.01,0.03,0.1,0.3,1.3,10,30) )
上面的参数只是随机选择的。任何建议，将不胜感激。非常感谢！！
好的。这是我的结果，后面是火车数据tune.svm，x轴为拟合数据，y轴为实际数据。是否有关于如何提高SVM性能的想法？
以及火车集中的数据： > head(train) rg weather sex member_type annual_income Weekend age_group 1 0.035725277 6 2 3 1 2 3 2 1.693898548 6 2 1 5 2 1 3 0.009012839 1 2 3 1 1 3 4 0.014902879 6 2 3 2 2 3 6 0.003531616 6 2 3 1 1 2 7 0.001575542 6 1 3 2 1 3
类人猿
大多数人完全使用您正在使用的内容，该范围会增长3倍。在某些情况下，我尝试使用1.5的倍数，即（0.01，0.015，0.03 ...）。我的表现有所改善，但并不过分。这完全取决于您的培训持续多长时间。
我会尝试最小的最小数，例如0.0001，最大为1000。也许1000太多了，但是我总是尝试比我认为的最大值大一个数量级，即100。
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