支持向量回归在R
我目前正在使用R中的e1071软件包，通过软件包中的svm函数，使用支持向量回归预测产品需求。虽然与其他方法（例如ARIMA、简单指数平滑）相比，支持向量回归对我的数据产生了更高的预测精度，但我的结果表明svm函数往往预测不足。在我的特殊情况下，预测不足比预测过高更糟糕，也更昂贵。因此，我想在R中实现一些东西，告诉支持向量回归对预测不足的惩罚远远大于对预测过高的惩罚 不幸的是，我真的找不到任何这样做的可能性。e1071软件包中似乎没有这方面的内容。kernlab包有一个支持向量函数（ksvm），它实现了“eps bsvr约束svm回归”，但我找不到任何关于约束的含义以及如何定义该约束的信息 有人看到过在R中如何实现这一点的例子吗？我只找到了关于支持向量回归的非对称损失函数的数学论文，我没有能力将其转换为R代码，所以我正在寻找R中已经存在的解决方案支持向量回归在R,r,R,我目前正在使用R中的e1071软件包，通过软件包中的svm函数，使用支持向量回归预测产品需求。虽然与其他方法（例如ARIMA、简单指数平滑）相比，支持向量回归对我的数据产生了更高的预测精度，但我的结果表明svm函数往往预测不足。在我的特殊情况下，预测不足比预测过高更糟糕，也更昂贵。因此，我想在R中实现一些东西，告诉支持向量回归对预测不足的惩罚远远大于对预测过高的惩罚 不幸的是，我真的找不到任何这样做的可能性。e1071软件包中似乎没有这方面的内容。kernlab包有一个支持向量函数（ksvm），