24、机器学习算法对比与实践

机器学习算法对比与实践

在机器学习领域，我们常常需要面对多种算法的选择和评估。本文将围绕支持向量机（SVM）的参数调整以及多种算法在实际数据集上的性能比较展开。

1. SVM 中 sigmoid 核的 gamma 参数调整

在使用 SVM 时，sigmoid 核的 gamma 参数对模型性能有重要影响。以下是不同 gamma 值下的模型拟合及性能评估代码：

# gamma = 2
sigmoid.gamma2.svm.fit <- svm(Label ~ X + Y,
                              data = df,
                              kernel = 'sigmoid',
                              gamma = 2)
with(df, mean(Label == ifelse(predict(sigmoid.gamma2.svm.fit) > 0, 1, 0)))
#[1] 0.4824

# gamma = 3
sigmoid.gamma3.svm.fit <- svm(Label ~ X + Y,
                              data = df,
                              kernel = 'sigmoid',
                              gamma = 3)
with(df, mean(Label == ifelse(predict(sigmoid.gamma3.svm.fit) > 0, 1