Rパッケージmlr：classif.ksvmのカスタムカーネルのオプション

Question

svmをカスタムカーネルでビルドしたいと思っています。 通常、私はそのためにRパッケージkernlabを使用しています。 異なるカーネルを試してハイパーパラメータを調整したいので、素敵なパッケージmlrを使いたいと思っていました。しかし、わかっている限り、ksvmラーナー（ "classif.ksvm"）にカスタムカーネルを渡すためのカーネルタイプのオプション "matrix"はサポートしていません。

誰かがそれを修正する計画があるかどうかを知っていますか？あるいは、カスタムカーネルとパラメータやリサンプリングメソッドをチューニングするための素晴らしいラッパーを可能にする別のパッケージがある場合。私の知る限り、キャレットパッケージはカスタムカーネルを使用していません。

Answer 1

私たちはそれをサポートする予定はありません。あなたはこれを非常に簡単にサポートするカスタム学習者を定義することができます。 classif.ksvmには2つの変更があります（テストされていません）。その後

makeDiscreteLearnerParam(id = "kernel", default = "rbfdot", 
    values = c("vanilladot", "polydot", "rbfdot", "tanhdot", "laplacedot", "besseldot", "anovadot", "splinedot", "matrix")) 

、アカウントに新しいカーネルを取るために列車の機能を変更します：

まず、カーネルパラメータの新しいパラメータ値が許可

trainLearner.classif.ksvm = function(.learner, .task, .subset, .weights = NULL, degree, offset, scale, sigma, order, length, lambda, normalized, ...) { 
    kpar = learnerArgsToControl(list, degree, offset, scale, sigma, order, length, lambda, normalized) 
    f = getTaskFormula(.task) 
    pm = .learner$predict.type == "prob" 
    parlist = list(...) 
    if (base::length(kpar) > 0L) 
    kernlab::ksvm(f, data = getTaskData(.task, .subset), kpar = kpar, prob.model = pm, ...) 
    else if (parlist$kernel == "matrix") 
    kernlab::ksvm(kernlab::as.kernelMatrix(getTaskData(.task, .subset)), data = getTaskData(.task, .subset), prob.model = pm, ...) 
    else 
    kernlab::ksvm(f, data = getTaskData(.task, .subset), prob.model = pm, ...) 
} 

これは、データと仮定していますあなたはこのタスクを渡しています。カスタムカーネルを定義しています。これはちょっとしたクルージングです...