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我有一个自己的算法，使用核函数来计算距离。我想拟合内核参数，但我不知道该怎么做，因为 caret 包只允许它们的算法(例如 SVM、决策树等)。我想知道是否有一些优化功能。谢谢
最佳答案
如果您对算法的性能有客观的衡量标准(例如分类准确性)，请尝试使用留兰香。它是一个贝叶斯参数优化工具。您可以将算法视为黑匣子并调整内核的参数。
关于machine-learning - 调整算法的内核参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38729024/
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