在R中使用ksvm的大型支持向量机的无效概率模型

Question

我使用R中kernlab包中的ksvm函数训练支持向量机，使用的是大量观测值(300k)，特征并不多(1-8)。我想使用生成的概率模型，但对于大型数据集，生成的概率模型具有意想不到的格式。

应该是这样的:

n <- 1000
df <- data.frame(label=c(rep("x",n),rep("y",n)),value=c(runif(n),runif(n)+2))
m <- ksvm(label~value,df,prob.model=TRUE)
> prob.model(m)
[[1]]
[[1]]$A
[1] -6.836228
[[1]]$B
[1] 0.003163229

然而，对于较大的n值(例如100k;注意高内存使用和长执行时间)，prob.model(m)[[1]]的值是长度为2n的数字向量，似乎是df中每个观察值的可能性。是什么导致的呢?

会话信息:

R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)
locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8     LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8    LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                  LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] graphics  grDevices datasets  utils     stats     methods   base
other attached packages:
[1] kernlab_0.9-16   e1071_1.6-1      class_7.3-5      data.table_1.8.8
loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_2.15.2

编辑:这是我所说的分类任务，df有以下形式:

label value
"x"    0.21
...
"x"   -1.20
"y"    2.42
...

Answer 1

问题的根源由以下错误消息指出:

line search fails

一个更具体的问题，包括我使用的原始数据帧，在这里:Line search失败在训练ksvm probs .model.