'的含义；分散度'；R中的同调函数_R_Svm_Cross Validation

'的含义；分散度'；R中的同调函数

'的含义；分散度'；R中的同调函数,r,svm,cross-validation,R,Svm,Cross Validation,我查阅了互联网和R文档，以找到以下函数输出中“分散”的含义： tune( svm, Purchase ~ ., data = OJ.train, kernel = "linear", ranges = list(cost = 10^seq(-2, 1, by = 0.25))) 我找不到“分散”的可理解含义。有人能解释一下它的作用吗以下是您可以检查此问题的代码： library(ISLR) set.seed(1) train <- sam

我查阅了互联网和R文档，以找到以下函数输出中“分散”的含义：

tune(
    svm, 
    Purchase ~ ., 
    data = OJ.train, 
    kernel = "linear", 
    ranges = list(cost = 10^seq(-2, 1, by = 0.25)))

我找不到“分散”的可理解含义。有人能解释一下它的作用吗

以下是您可以检查此问题的代码：

library(ISLR)
set.seed(1)
train <- sample(nrow(OJ), 800)
OJ.train <- OJ[train, ]
OJ.test <- OJ[-train, ]

library(e1071)
tune.out <- tune(
    svm, 
    Purchase ~ ., 
    data = OJ.train, 
    kernel = "linear", 
    ranges = list(cost = 10^seq(-2, 1, by = 0.25)))
summary(tune.out)

库（ISLR）
种子（1）
train这是重复的，但由于我不能将简历问题标记为重复的，所以这里是简短的总结
有关色散含义的详细信息，请参见？tune.control

默认情况下，离散度
对应于基于训练数据的聚合训练结果的标准偏差。您可以通过在tune.control
中为sampling.aggregate
和sampling.disperion
显式定义函数来改变这一点
离散度
既不是调谐
的参数，也不是支持向量机
的参数。你在问什么？你能提供可复制的代码和细节/输出来澄清吗？我说，它将显示为函数“tune”的输出。抱歉，在最后一句中使用“参数”是一个错误。将很快共享可复制代码。OP的意思是OUTPUT中的一个性能参数（列）。tune
的源代码有一个语句cbind（参数，error=model.errors，dispersion=model.variances）
。也许有人可以解释一下。@user3665906谢谢你的澄清；伟大的雷普雷克斯！这似乎是一个重复的交叉验证问题。