Как предсказать несколько моделей svm в R?

Question

У меня есть поезд и тестовые изображения отдельно. Я хочу предсказать модели SVM итеративным способом. После создания моделей, если я прогнозирую результат, я могу увидеть только последнее предсказанное значение, а не все предсказанные значения для n числа моделей. Я хотел бы знать, как автоматизировать процесс создания n SVM-моделей и предсказать все значения.

Заранее спасибо.

Answer 1

Если ваша проблема - проблема с несколькими классами, вы можете напрямую применить функцию SVM, предоставленную e1071, для обучения ваших данных, которые должным образом помечены.

Если ваша проблема - проблема с несколькими экземплярами, вы можете обучить несколько моделей SVM, предоставив им разные имена. Для автоматизации итераций вы можете сыграть трюк с помощью функции paste(). Что-то вроде

for (n in 1:itr) { 
    svm.model <- svm(label~., data) 
    assign(paste("svm.model", n, sep = "."), svm.model) 
} 

Вы получите svm.model.1, svm.model.2, ... для нескольких моделей SVM, соответственно.