Ответ 1
Поскольку вы пытаетесь создать контролируемую модель, типичным подходом было бы использование перекрестной проверки для определения параметров модели. Таким образом, вы держите некоторые данные в качестве своего тестового набора, обучите модель оставшимся данным и оцените производительность модели, повторяя k раз. Затем вы продолжаете повторять с различными параметрами модели, чтобы определить, какой результат в лучшей производительности модели.
В конкретном случае slda я запустил demo(slda)
, чтобы увидеть его реализацию. Когда вы запустите демоверсию, вы увидите, что он устанавливает alpha=1.0
, eta=0.1
и variance=0.25
. Я бы предложил использовать их в качестве отправной точки, а затем использовать кросс-проверку для определения лучших параметров, если вам нужно улучшить производительность модели.