Rキャレットパッケージの反復回数を調整する方法

Question

R caretパッケージの放射ベースカーネル機能をサポートするサポートマシンを実行しています。私のコードはエラーや警告なしで実行されますが、アルゴリズムが解決策に集中していないことを意味すると解釈する「最大反復回数に達する...」というメッセージが生成されます。小さな大学入学データセット使用

例として、（4つの機能を、N = 400 ）：

# Load data & factor admit variable. 
> mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") 
    mydata$admit <- as.factor(mydata$admit) 

# Create levels yes/no to make sure the the classprobs get a correct name. 
levels(mydata$admit) = c("yes", "no") 


# Train SVM via 10-fold CV. 
set.seed(123) 
train_control <- trainControl(method="cv", 
    number=10, 
    classProbs = TRUE, 
    savePredictions = TRUE) 

model_rbfsvm<- train(as.factor(admit) ~ ., 
    data=mydata, 
    trControl=train_control, 
    method="svmRadial", 
    family="binomial", 
    tuneGrid=expand.grid(C=c(.000001, .00001, .0001, .001, .01, .1, 1, 10), sigma=c(.00001, .0001, .001, .01, .1, 1, 10)), 
    metric="Accuracy", 
    preProcess=c("center","scale")) 

が正常に実行されるが、次のメッセージが（私は略すき生成 - それは多くの行のために行きます）：

maximum number of iterations reached 4.663775e-05 4.663771e-05maximum number of iterations reached 0.0003396917 0.0003396878... 

同じメッセージを生成列車機能にmaxiter=ステートメントで反復の最大数を調整します。

caretに最大反復回数を調整することはできますか、それとも特定のレベルに固定されていますか？

Answer 1

反復回数を調整することはできません。 maxiter = .....を指定すると、それは基底のkernlab lssvm関数に渡されますが、lssvm関数のオプションではなく、無視されます。

警告は、classProbs = TRUEを設定すると発生します。デフォルトオプションのままにすると、メッセージは表示されません。興味深いのは、svmがまだコンバージェンスに達していないことを示すメッセージで、何とかしてclassProbs = FALSEとなったときです。しかし、モデルの結果はまったく同じなので、私はそれについて疑問を抱いています。 verboseIter = TRUEを設定すると、メッセージの表示が少し改善されます。 lssvm機能付きモデルを直接実行

+ Fold1: C=0.001, sigma=0.001 
maximum number of iterations reached 0.00024476 0.0002447579- Fold1: C=0.001, sigma=0.001 
+ Fold1: C=0.010, sigma=0.001 
maximum number of iterations reached 0.002770727 0.002765972- Fold1: C=0.010, sigma=0.001 

は、反復の最大数の任意のメッセージを返しません。 github page of caretに行をドロップしたい場合があります。

P .:列車機能で指定したファミリオプションは不要（使用されない）です。