Непараметрическая квантильная регрессия в R (поиск оптимальных значений для параметров)
Я хочу применить метод непараметрической квантильной регрессии, но я не знаю, как рассчитать наилучшие и оптимальные значения для некоторых параметров Cа такжеsigma, Есть ли способ / функция для расчета оптимальных значений для этих двух параметров?
C является параметром регуляризации затрат, и этот параметр контролирует гладкость подобранной функции, существенно более высокие значения C приводят к менее гладким функциям.
sigma инвертирует ширину ядра для функции ядра Radial Basis "rbfdot"и лапласово ядро"laplacedot"
library(kernlab)
# create data
x <- sort(runif(300))
y <- sin(pi*x) + rnorm(300,0,sd=exp(sin(2*pi*x)))
# first calculate the median
qrm <- kqr(x, y, tau = 0.5, C=0.15)
# predict and plot
plot(x, y)
ytest <- predict(qrm, x)
lines(x, ytest, col="blue")
# calculate 0.9 quantile
qrm <- kqr(x, y, tau = 0.9, kernel = "rbfdot",
kpar= list(sigma=10), C=0.15)
ytest <- predict(qrm, x)
lines(x, ytest, col="red")