значение «дисперсии» в функции Tune в R

Question

Я проверил Интернет и документацию R, чтобы найти значение «дисперсии» в выводе следующей функции:

tune(
    svm, 
    Purchase ~ ., 
    data = OJ.train, 
    kernel = "linear", 
    ranges = list(cost = 10^seq(-2, 1, by = 0.25)))

Я не смог найти понятного значения «дисперсии».Кто-нибудь, пожалуйста, объясните, что он делает?

Ниже приведен код, который вы можете проверить на этот вопрос:

library(ISLR)
set.seed(1)
train <- sample(nrow(OJ), 800)
OJ.train <- OJ[train, ]
OJ.test <- OJ[-train, ]

library(e1071)
tune.out <- tune(
    svm, 
    Purchase ~ ., 
    data = OJ.train, 
    kernel = "linear", 
    ranges = list(cost = 10^seq(-2, 1, by = 0.25)))
summary(tune.out)

Answer 1

Это дубликат Значение ошибки и дисперсии в tune.out для классификатора SVM , но, поскольку я не могу пометить вопросы CV как дубликаты SO, вот краткое резюме.

1. Подробности о значении дисперсии можно найти в ?tune.control.

2. По умолчанию dispersion соответствует стандартному отклонению агрегированных результатов обучения на основеданные обучения.Вы можете изменить это, явно определив функции для sampling.aggregate и sampling.disperion в tune.control.