支持向量机在R，训练数据集_R_Machine Learning_Classification_Svm_Training Data

支持向量机在R，训练数据集

r machine-learning

支持向量机在R，训练数据集,r,machine-learning,classification,svm,training-data,R,Machine Learning,Classification,Svm,Training Data,更一般的问题，但因为我使用的是R->tags 我的训练数据集是15000个条目，其中大约有20个我想用于正数据集->构建svm。我想使用剩余的重采样数据集作为负数据集，但我想知道，最好采用与负数据集相同的大小（大约20），否则它会很高吗？在1000轮重采样后，是否有一种简单的方法来汇集R中的分类器（基于集合）？（甚至使用e1071软件包）接下来的问题：我想计算一个分数为每个预测之后，它是罚款只是采取概率乘以100 Thx您可以尝试“类权重”方法，在这种方法中，较小的类会获得更多的权重，因此错误

更一般的问题，但因为我使用的是R->tags

我的训练数据集是15000个条目，其中大约有20个我想用于正数据集->构建svm。我想使用剩余的重采样数据集作为负数据集，但我想知道，最好采用与负数据集相同的大小（大约20），否则它会很高吗？在1000轮重采样后，是否有一种简单的方法来汇集R中的分类器（基于集合）？（甚至使用

e1071

软件包）

接下来的问题：我想计算一个分数为每个预测之后，它是罚款只是采取概率乘以100

Thx

您可以尝试“类权重”方法，在这种方法中，较小的类会获得更多的权重，因此错误地将正面标记的类分类会花费更多的成本。

这有点笼统，但措辞也含糊不清。条目=功能？还是样品？我猜是20个样本？我建议您查看网页上的

caret

软件包，该软件包对此类问题有非常清楚的解释：谢谢stephen，features=5，20个样本，scusi！