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r - R中Tune函数中“分散”的含义

问题描述

我检查了互联网和 R 文档以在以下函数的输出中找到“分散”的含义：

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

我无法为“分散”找到可以理解的含义。有人可以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)

标签： rsvmcross-validation

解决方案

这是SVM Classifier 在 tune.out 中的 Error 和 Dispersion 含义的副本，但由于我无法将 CV 问题标记为 SO 重复项，因此这里是简短摘要。

  1. 有关色散含义的详细信息，请参见?tune.control。

  2. 默认情况下dispersion对应于基于训练数据的聚合训练结果的标准差。您可以通过显式定义 forsampling.aggregate和sampling.disperionin 的函数来更改它tune.control。

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