使用多项式内核调整svm时出现奇怪的错误消息:"警告:达到最大迭代次数"

这是我第一次使用支持向量机.我正在尝试解决这个功课,但是我收到了上面提到的错误...代码正在为线性内核和径向内核工作,但是对于多项式内核这里不是我的代码:

library(e1071)
test_data = #upload test data here.
training_data= read.table('Digits_training.csv', sep =',', header = TRUE)
y = training_data$y

chosen_svm = function(y,training_data,kernel_name){
  obj <- tune.svm(y~., data = training_data, gamma = 10^(-3:1), cost = 10^(-3:1), kernel = kernel_name)
  gamma = obj$best.parameters$gamma
  cost = obj$best.parameters$cost
  model = svm(y~., data = training_data, gamma = gamma, cost = cost,  kernel = kernel_name)
  return(model)
}

radial_svm = chosen_svm(y,training_data,'radial')
lin_svm = chosen_svm(y,training_data,'linear')
pol_svm = chosen_svm(y,training_data,'polynomial')

我厌倦了稍微改变伽马和成本范围,并尝试使用二次多项式,但我仍然得到相同的错误信息.

知道为什么会这样吗？

这不是错误.它只是一个警告,意味着您的优化器没有收敛到给定的迭代次数.不幸的是,e1071内部有限制设置......你无法改变它

int max_iter = max(10000000, l>INT_MAX/100 ? INT_MAX : 100*l);

你可以做什么？只需更改库,例如http://r.gmum.net 就可以使用与此限制相同的库(libsvm)

https://github.com/gmum/gmum.r/blob/master/src/svm/svm.cpp(第553行)

[...]
int iter = 0;
// int max_iter = max(10000000, l>INT_MAX/100 ? INT_MAX : 100*l);
int counter = min(l,1000)+1;

while(1)
[...]

我很确定很多其他人也放弃了它.例如,在python的scikit中,您还可以明确地声明最大迭代次数(并且为缺少限制设置-1).