參數C. epsilon作爲kernlab的ksvm中的向量R

Question

我想在epsilon-SVM迴歸中使用kernlab軟件包的ksvm函數。我想把參數C（正則化常數）和epsilon（不敏感性）作爲矢量（矢量長度=訓練數據長度）。但我無法弄清楚如何做到這一點。請建議一些方法。

Answer 1

爲什麼你認爲你可以做到這一點？根據documentation的ksvm您只能對類進行加權，而不是特定的樣本。例如sklearn python庫（作爲樣本權重）可以訪問這種修改。

爲了使每個樣本的C-weights值實現人爲操作，您可能會過度抽樣數據。這將是非常低效的（特別是如果你在C值上有很大的差異），但它可以應用於幾乎所有的SVM庫。