我在kernlab包中发现了一些令人费解的行为：估计数学上相同的SVM会在软件中产生不同的结果 .
为简单起见，此代码段仅获取虹膜数据并使其成为二进制分类问题 . 如您所见，我在两个SVM中都使用线性内核 .
library(kernlab)
library(e1071)
data(iris)
x <- as.matrix(iris[, 1:4])
y <- as.factor(ifelse(iris[, 5] == 'versicolor', 1, -1))
C <- 5.278031643091578
svm1 <- ksvm(x = x, y = y, scaled = FALSE, kernel = 'vanilladot', C = C)
K <- kernelMatrix(vanilladot(), x)
svm2 <- ksvm(x = K, y = y, C = C, kernel = 'matrix')
svm3 <- svm(x = x, y = y, scale = FALSE, kernel = 'linear', cost = C)
但是，svm1和svm2的摘要信息不同：kernlab报告两个模型之间完全不同的支持向量计数，训练错误率和目标函数值 .
> svm1
Support Vector Machine object of class "ksvm"
SV type: C-svc (classification)
parameter : cost C = 5.27803164309158
Linear (vanilla) kernel function.
Number of Support Vectors : 89
Objective Function Value : -445.7911
Training error : 0.26
> svm2
Support Vector Machine object of class "ksvm"
SV type: C-svc (classification)
parameter : cost C = 5.27803164309158
[1] " Kernel matrix used as input."
Number of Support Vectors : 59
Objective Function Value : -292.692
Training error : 0.333333
为了便于比较，我还使用e1071计算了相同的模型，e1071为libsvm软件包提供了一个R接口 .
svm3
Call:
svm.default(x = x, y = y, scale = FALSE, kernel = "linear", cost = C)
Parameters:
SVM-Type: C-classification
SVM-Kernel: linear
cost: 5.278032
gamma: 0.25
Number of Support Vectors: 89
It reports 89 support vectors, the same as svm1.
我的问题是kernlab包中是否存在任何可以解释这种异常行为的已知错误 .
（Kernlab for R是一个SVM求解器，允许用户使用几个预先打包的内核函数之一，或用户提供的内核矩阵 . 输出是用户提供的超参数的支持向量机估计 . ）
1 回答
回顾一些代码，看来这是违规行：
https://github.com/cran/kernlab/blob/efd7d91521b439a993efb49cf8e71b57fae5fc5a/src/svm.cpp#L4205
也就是说，在用户提供的内核矩阵的情况下，
ksvm只是看两个维度，而不是输入的维度 . 这看起来很奇怪，可能是一些测试或其他任何东西的延续 . 使用仅两维数据的线性内核的测试产生相同的结果：在上面用1:2替换1:4并且输出和预测都是一致的 .