我正在R上使用this LDA package。具体来说，我正在尝试做supervised latent dirichlet allocation (slda)。在链接的程序包中，有一个slda.em函数。但是，令我困惑的是它要求提供alpha，eta和方差参数。据我了解，我认为这些参数在模型中是未知的。所以我的问题是，软件包的作者是说这些是对这些参数的初步猜测吗？如果是，则似乎没有办法从运行slda.em的结果访问它们。
除了对算法中的额外EM步骤进行编码之外，还有建议的方法来猜测这些参数的合理值吗？
最佳答案
由于您尝试生成监督模型，因此典型的方法是使用交叉验证来确定模型参数。因此，您保留一些数据作为测试集，在剩余数据上训练模型，并评估模型性能，重复k次。然后，您继续使用不同的模型参数重复进行操作，以确定哪种结果可获得最佳的模型性能。
在slda的特定情况下，我将运行demo(slda)来查看作者的实现。运行演示时，您会看到他设置了alpha=1.0，eta=0.1和variance=0.25。我建议以这些为起点，如果需要提高模型性能，请使用交叉验证来确定更好的参数。