我在r语言中对svr模型中的rbf核进行参数调优
然后chatgpt给我的代码是
for (gamma in gamma_range) {
for (cost in cost_range) {
# 训练模型
model <- svm(y ~ ., data=train, kernel="radial", gamma=gamma, cost=cost)
# 进行交叉验证
cv_perf <- cv.svm(data=train, y=train$y, kernel="radial", gamma=gamma, cost=cost, k=10)$delta
# 更新最佳性能指标和最佳参数
if (cv_perf > best_perf) {
best_perf <- cv_perf
best_gamma <- gamma
best_cost <- cost
}
}
}
但是我在r中运行后返回could not find function "cv.svm"，我查了网上说 "cv.svm"在e1071包中，但是我做svm一直用的就是e1071包，里面无法加载cv.svm，该怎么解决？
该回答引用ChatGPT
在使用R中调优SVR模型中的RBF核时，发现无法找到 "cv.svm" 函数，这个函数确实是在 e1071 包中定义的。有可能出现这种情况的原因是您的e1071包版本较旧，没有包含最新的cv.svm函数。
解决这个问题的方法是升级您的e1071包版本。在R中，您可以使用以下代码来安装最新版本的e1071包：
install.packages("e1071")
如果已经安装了e1071包，则可以尝试升级到最新版本：
update.packages("e1071")
如果您已经尝试了升级e1071包但问题仍未解决，那么可以尝试使用其他包来进行交叉验证。例如，caret包提供了一组函数来进行交叉验证，包括train和trainControl函数。train函数可以用来训练模型，trainControl函数可以用来指定交叉验证的参数。例如，以下代码展示了如何使用caret包进行SVR模型的交叉验证：
library(caret)
# 创建交叉验证参数
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3)
# 训练模型
model <- train(y ~ ., data = train, method = "svmRadial", tuneGrid = expand.grid(sigma = gamma_range, C = cost_range), trControl = ctrl)
在上面的代码中，trainControl函数指定了10折交叉验证，每个参数组合会被重复3次。train函数使用 "svmRadial" 方法来训练模型，并通过tuneGrid参数指定了参数的范围。最终，模型的性能可以通过model$results查看。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: