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我使用 R 中的 kernlab 包中的函数训练支持向量机ksvm，对大量的观察结果（300k）进行训练，但特征不是很多（1-8）。我想使用生成的概率模型，但是对于大型数据集，生成的概率模型具有意外的格式。

这是应该发生的：

n <- 1000
df <- data.frame(label=c(rep("x",n),rep("y",n)),value=c(runif(n),runif(n)+2))
m <- ksvm(label~value,df,prob.model=TRUE)

> prob.model(m)
[[1]]
[[1]]$A
[1] -6.836228

[[1]]$B
[1] 0.003163229

但是，对于较大的值n（例如 100k；请注意高内存使用率和长执行时间），值prob.model(m)[[1]]是长度的数值向量2n，似乎是 中每个观察的可能性df。什么可能导致这种情况？

会话信息：

R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8     LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8    LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                  LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C

attached base packages:
[1] graphics  grDevices datasets  utils     stats     methods   base

other attached packages:
[1] kernlab_0.9-16   e1071_1.6-1      class_7.3-5      data.table_1.8.8

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_2.15.2

编辑：这是我正在谈论的分类任务，df具有以下形式：

label value
"x"    0.21
...
"x"   -1.20
"y"    2.42
...
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1 回答 1

0

问题的根源由以下错误消息指示：

line search fails

一个更具体的问题，包括我使用的原始数据框，在这里：Line search failed in training ksvm prob.model。

于 2013-04-09T07:32:37.057 回答