В настоящее время я использую пакет e1071 в R для прогнозирования спроса на продукт с использованием векторной регрессии поддержки через функцию svm в пакете. Хотя поддерживающая векторная регрессия дает гораздо более высокую точность прогноза для моих данных по сравнению с другими методами (например, ARIMA, простое экспоненциальное сглаживание), мои результаты показывают, что функция svm имеет тенденцию к заниженным прогнозам. В моем конкретном случае недогноз хуже и намного дороже, чем прогнозирование. Поэтому я хочу, чтобы реализовать что-то в R для поддержки говорит вектор регрессии оштрафовать underforecasting гораздо больше, чем overforecasting.
1002 * К сожалению, я не могу найти возможность сделать это. В упаковке е1071 вроде ничего по этому поводу нет. В пакете kernlab есть функция вектора поддержки (ksvm), которая реализует регрессию svm с ограничением eps-bsvr с привязкой-ограничением, но я не могу найти никакой информации о том, что имеется в виду под связанным-ограничением или как определить эту границу.
Кто-нибудь видел примеры, как это сделать в R? Я нахожу только очень математические статьи о функциях потерь asymmetri c для поддержки векторной регрессии, и у меня нет навыков, чтобы перевести это в код R, поэтому я ищу уже существующее решение в R.