R中的svm，训练数据集

Question

更一般的问题，但因为我使用的是R - ＆gt;标签

我的训练数据集是15,000个条目，大约20个我想用于正数据集 - ＆gt;建立svm。我想使用剩余的重采样数据集作为我的负数据集，但我想知道，与负数据集采用相同的大小（大约20）可能更好，否则它是高度imbalanced？在1000轮重新采样之后，是否有一种简单的方法可以在R中使用分类器（基于集合）？ （或者甚至使用e1071包）

后续问题：之后我想计算每个预测的分数，是否可以将概率乘以100？

THX

Answer 1

您可以尝试“类权重”方法，其中较小的类获得更多的权重，从而花费更多的成本来对正面标记类进行错误分类。